生物大分子的数学描述及其应用

生物大分子的数学描述及其应用

论文摘要

随着人类和一些模式生物基因组计划的相继完成或全面实施,生物学研究的重点正从积累数据向分析解释这些数据过渡,生物信息学(也称计算分子生物学)便应运而生。它的研究内容十分丰富,例如,序列比较、计算机辅助基因识别、分子进化和比较基因组学、RNA和蛋白质结构预测、遗传密码及其起源、序列重叠群装配、基于结构的药物设计等等,都是生物信息学中重要的研究领域。其中大多数领域的研究工作都有一个共同的需求,就是常常需要给出生物学数据的数学上的描述,因此,生物大分子的数学描述便成为生物信息学中一个非常基础又十分重要的课题。 本文的主要工作包括以下几个方面: 在第一章,针对原有图形表示的缺陷,我们从不同的角度在不同的层次上给出了生物序列的三种图表示。首先,直接从DNA原始序列出发,通过赋予四种碱基四个3维空间中的向量给出了DNA序列一种3维图形表示,同时在DNA序列的特征序列的基础上提出了两种2维图形表示:“双水平线”图和“梯状”图,这两种2维表示都既考虑了序列本身的线性结构,又考虑了四种碱基的化学结构。最后,面向所有生物序列的图形表示,从整体上提出了有向图的概念。有向图表示不仅弥补了现有图形表示的许多不足,还为生物序列的数值刻画提供了新的途径。 在第二章,提出了一个基于矩阵范数的新的序列不变量——ALE指标,它与目前应用最为广泛的序列不变量——最大特征值等效但它的计算非常容易,这使得基于不变量的比较方法在完全基因组比较及其相关研究领域中的应用具有了可行性。同时,我们还就某种特殊情况下最大特征值所反映的信息是否全面进行了探讨,并提出了伪迹的概念。此外,在有向图的基础上提出了生物序列的上三角矩阵表示,并对现有序列不变量在上三角矩阵情况下的兼容性作了讨论。为了更好地反映序列中元素,尤其是它们之间的序关系所包含的信息,本章最后一节从一般数字序列出发构造出一种特殊的链(全序集),在此基础上提出了DNA序列的正规化相对熵,并简要讨论了DNA序列基于正规化相对熵的12维向量表示在酿酒酵母基因组的蛋白质编码基因识别中潜在的应用。 在第三章,利用代数学中的同态思想对DNA序列进行粗粒化描述,提出了DNA序列的逻辑表示,并将这一概念推广到蛋白质序列。同时,给出了(0,1)序列的广义LZ复杂度,并将其和正规化相对熵分别应用到DNA及蛋白质序列的相似性分析。此外,根据RNA二级结构的特点给出了RNA二级结构的影子序列,并结合序列复杂性,对9种病毒的RNA二级结构进行了比较。 在最后一章,利用DNA序列的正规化相对熵和Fisher线性判别法对酿酒酵母基因

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 0 绪论
  • 0.1 生物信息学产生的背景
  • 0.2 生物信息学的研究对象
  • 0.2.1 核酸
  • 0.2.2 蛋白质
  • 0.2.3 中心法则和遗传密码
  • 0.3 生物信息学主要研究内容
  • 0.3.1 序列比较
  • 0.3.2 计算机辅助基因识别
  • 0.3.3 分子进化和比较基因组学
  • 0.3.4 RNA和蛋白质的结构研究
  • 0.4 本文的主要工作
  • 1 生物大分子的图表示
  • 1.1 引言
  • 1.1.1 2-D图表示
  • 1.1.2 3-D图表示
  • 1.1.3 其他
  • 1.2 DNA序列的3-D图形表示
  • 1.3 DNA序列的2-D图形表示
  • 1.3.1 特征序列
  • 1.3.2 基于特征序列的“双水平线”图
  • 1.3.3 基于特征序列的“梯状”图
  • 1.4 有向图表示
  • 2 生物序列的数值刻画
  • 2.1 引言
  • 2.2 伪迹
  • 2.3 ALE-指标
  • 2.3.1 ALE-指标
  • 2.3.2 性质
  • 2.3.3 应用
  • 2.4 上三角矩阵表示
  • 2.4.1 序列不变量的相容性
  • 2.4.2 有向图及上三角矩阵的应用
  • 2.5 正规化相对熵
  • 2.5.1 定义
  • 2.5.2 应用
  • 3 逻辑序列与序列复杂度
  • 3.1 DNA序列的逻辑表示
  • 3.1.1 逻辑表示同其它表示的比较
  • 3.1.2 逻辑序列的S/S矩阵及其压缩矩阵
  • 3.2 蛋白质序列的逻辑表示
  • 3.2.1 蛋白质序列的逻辑表示
  • 3.2.2 应用
  • 3.3 LZ复杂度及其应用
  • 3.3.1 有限序列的LZ复杂度
  • 3.3.2 基于LZ复杂度的RNA二级结构相似性分析
  • 3.3.3 广义LZ复杂度及其应用
  • 3.4 小结
  • 4 蛋白质编码基因识别
  • 4.1 引言
  • 4.2 DNA序列基于正规化相对熵的数值刻画
  • 4.3 Fisher线性判别法
  • 4.4 算法的评估
  • 4.4.1 敏感度、特异性和准确度的定义
  • 4.4.2 算法的评估
  • 4.5 识别酿酒酵母基因组第2-6类中的基因
  • 参考文献
  • 读博期间发表、完成论文及获奖情况
  • 创新点摘要
  • 致谢
  • 附注
  • 大连理工大学学位论文版权使用授权书
  • 相关论文文献

    • [1].生物信息学2019年第17卷总目次[J]. 生物信息学 2019(04)
    • [2].循证医学中的生物信息学应用及教学初步探讨[J]. 科技创新导报 2019(27)
    • [3].短学时情况下生物信息学课程教学改革——以重庆师范大学为例[J]. 西部素质教育 2020(05)
    • [4].国外生物信息学教育研究概述及其启示[J]. 廊坊师范学院学报(自然科学版) 2020(01)
    • [5].导师定制的个性化生物信息学课程教学研究[J]. 安徽农业科学 2019(15)
    • [6].主题式生物信息学教学理论和实践初索[J]. 教育教学论坛 2018(22)
    • [7].《生物信息学》课程教学模式探讨[J]. 生物信息学 2018(02)
    • [8].生物信息学2016年第14卷总目次[J]. 生物信息学 2016(04)
    • [9].新技术背景下对生物信息学教育的重新审视[J]. 课程教育研究 2017(09)
    • [10].生物信息学的本科教学实践[J]. 时代教育 2018(01)
    • [11].《生物信息学》试卷库建设的研究与实践[J]. 考试周刊 2018(85)
    • [12].浅谈如何提高生物信息学教学质量[J]. 散文百家(新语文活页) 2016(12)
    • [13].结核分枝杆菌蛋白Rv0694的生物信息学分析[J]. 科学中国人 2017(03)
    • [14].大学生物信息学教材浅析[J]. 散文百家(新语文活页) 2017(01)
    • [15].以实践为主的生物信息学教学改革及成效[J]. 教育现代化 2019(61)
    • [16].生物信息学本科人才培养的调研与思考[J]. 生物信息学 2018(02)
    • [17].生物信息学教学模式改革探究[J]. 新智慧 2018(07)
    • [18].理解生物信息学[J]. 新疆农业科学 2012(02)
    • [19].刍议计算机科学在生物信息学领域的运用[J]. 信息与电脑(理论版) 2012(22)
    • [20].农业院校生物信息学发展现状和建议[J]. 甘肃科技 2017(22)
    • [21].生物信息学本科学位课程发展思考[J]. 中国大学教学 2018(03)
    • [22].生物信息学:神秘的新职业[J]. 科学新闻 2014(18)
    • [23].中国医药数学会主办2011年暑期生物信息学科研与教学培训班[J]. 数理医药学杂志 2011(05)
    • [24].国际整合生物信息学[J]. 国际学术动态 2012(06)
    • [25].应用型专业生物信息学教学体系改进与实践[J]. 生物学杂志 2018(04)
    • [26].保留传统课堂的魅力:论生物信息学本科教学[J]. 教育教学论坛 2018(40)
    • [27].生物信息学高性能教学平台的建立与实践[J]. 实验室研究与探索 2015(10)
    • [28].欢迎订阅《生物信息学》[J]. 生物信息学 2014(04)
    • [29].生物信息学专业规划的理念与实践[J]. 教书育人 2010(33)
    • [30].《生物信息学》征稿启事[J]. 生物信息学 2008(02)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  

    生物大分子的数学描述及其应用
    下载Doc文档

    猜你喜欢