【摘 要】
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RNA二级结构预测一直是生物信息学上的难点和热点。RNA二级结构预测对于生物医学和探索生命的起源都有着非常重要的现实意义。根据分析问题的出发点不同,对RNA二级结构的预测算法大致有两类,一类是序列比对算法,另一类是最小自由能算法。但目前已知的这两类方法在预测结果的准确率及预测效率方面都存在着瓶颈。本文主要针对现有预测算法准确率不高,复杂度过高进行研究。首先,对目前已有的两类算法进行深入的分析,了解
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RNA二级结构预测一直是生物信息学上的难点和热点。RNA二级结构预测对于生物医学和探索生命的起源都有着非常重要的现实意义。根据分析问题的出发点不同,对RNA二级结构的预测算法大致有两类,一类是序列比对算法,另一类是最小自由能算法。但目前已知的这两类方法在预测结果的准确率及预测效率方面都存在着瓶颈。本文主要针对现有预测算法准确率不高,复杂度过高进行研究。首先,对目前已有的两类算法进行深入的分析,了解各类算法存在的特点,并在此基础了探索这些算法不足背后的根本原因。提出了从RNA类别提取结构性这个观点,并从理论上验证了该方法的合理性,提出了类别信息的数学模型。其次,提出加入类别信息对RNA二级结构进行预测的新算法。该方法通过质心法将预测RNA的类别信息映射到类别信息坐标系中,同类别RNA的茎映射到坐标系中会包含在几个不同的圆中。提取圆的信息,在茎自由组合的过程中以加权的形式加入该信息,形成类别信息多叉树。然后遍历该树,寻找能量最小的分支。该方法上不仅提高了自由能算法的预测精度,而且减少了算法的复杂度。最后,对本文提出的算法进行了实验验证,与现有的预测算法进行了对比分析,验证了方法的正确性及有效性。并且对进一步的研究方向进行了展望。
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