【摘 要】
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多序列比对和系统发育分析是生物信息学的重要研究领域。通过多序列比对和系统发育可以预测新序列的结构和功能,分析序列之间的同源关系。提高序列的多序列比对准确率和重构
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多序列比对和系统发育分析是生物信息学的重要研究领域。通过多序列比对和系统发育可以预测新序列的结构和功能,分析序列之间的同源关系。提高序列的多序列比对准确率和重构合理的全基因组系统发育树是该领域的主要研究课题。本文对此进行了深入研究和探讨,主要研究成果如下:本文借鉴了ClustalW和T-Coffee算法,综合了渐进比对和序列间一致性策略的优点,提出了一种新的渐进多序列比对算法HMMPC。HMMPC先通过pair-HMM计算出每两条序列间每个残基匹配的后验概率,并结合其它序列的信息,得出每两条序列中每个残基的最终匹配后验概率,最后由这些后验概率值进行渐进比对。将本算法同ClustalW和T-Coffee等一些主流算法在BAliBASE库数据集上进行了比较研究。实验结果表明,本算法能有效地提高多序列比对的准确性。两条序列相似度的计算是渐进比对和系统发育树分析的基础,本文引入一种新的计算序列间进化距离的免比对方法—SimKMM。该方法利用了相对熵的原理,建立每条序列的Markov模型,最后,利用HMM的距离测度公式计算每两条序列间的进化距离,该函数计算简单、快速,且不需要人为设置参数,因此,能够更客观、有效地计算序列间的进化距离。用本算法对6条DNA序列进行了相似度测量,且将该算法用于DNA数据库搜索中,都验证了本算法有较好的实用性。
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