基于蛋白序列比对方法获得灵敏度抗体的诺如病毒免疫层析试剂条的临床应用价值

目的探讨基于蛋白序列比对方法获得灵敏度抗体的诺如病毒免疫层析试剂条的临床应用价值。方法选取150例疑似诺如病毒感染患者作为研究对象,回顾性分析所有患者的临床资料。所有患者均接受常规检查和优化检测试纸的诺如病毒抗原检测。利用患者临床数据对检出结果进行验证,从检出率、重复率、符合率、抗干扰能力和交叉反应等方面对该检测优化方法的检测性能进行评估。结果优化后的抗原检测试剂条的检测准确率高于常规抗原快速检测试剂,差异有统计学意义(P<0.05)。通过评估分析发现,诺如病毒抗原检测中的一些关键因素,如样本采集时间、采集方式、保存方式等对检测结果的影响较大。通过对上述因素进行控制和管理,可以提高诺如病毒抗原检测的准确性和可靠性。结论基于蛋白序列比对方法获得灵敏度抗体的诺如病毒试剂条的临床应用价值较高,可以优化检测方法,提高检测准确性和可靠性,减少漏诊和误诊。

基于DPCT的序列比对软件迁移与性能评估

利用GASAL2序列比对软件探索CUDA程序迁移到DPC++的过程。迁移过程中利用DPCT工具自动将CUDA API转换至DPC++API。然而,迁移后的代码仍需经过适配和修改才能正确编译和运行。评估DPCT工具从CUDA程序迁移到DPC++程序的有效性,并展示DPC++在不同架构下的高效性。实验证明迁移后的程序保持了原始程序的精确度,且无需代码修改便可在异构设备Intel GPU架构上运行,同时迁移后的基于DPC++的GASAL2异构计算性能可以达到原始基于CUDA GASAL2的计算性能的大约90%~95%,充分展现了DPC++异构编程的可行性,为跨平台异构编程充分利用更广泛的硬件支持提供了有前景的解决方案。

串联重复序列比对的位置筛选方法

串联重复序列是基因组构建的困难片段,由于其重复单元之间的相似性与其拷贝数的不确定性,在序列比对时容易定位到多个候选位置,如何快速而准确地筛选出正确的比对位置是一项挑战。现有方法使用种子(从测序片段中选取的短序列)来定位并扩展候选比对位置,但挑选种子时未考虑串联重复序列特性。因此,提出了一种串联重复序列比对的位置筛选方法,其通过计算稀有kmer(长度为k的子序列)序列的相似性来筛选比对结果。此外,采用合并稀有kmer的策略加速计算,并利用基于编辑距离的模糊查找以提高过滤信息密度。实验结果表明,在模拟数据集上提高比对结果的召回率与准确率的同时,该方法比现有方法快约2倍,且具有良好的并行加速性能。

基于Spark云计算的生物基因多序列比对方法

在生物基因多序列比对过程中,早期的方法仅计算了单一的Spark集群参数,导致算法的并行效果较差;为此,设计了基于Spark云计算的生物基因多序列比对方法;基于获得的生物遗传序列数据,对其进行了优化,并通过计算不同序列间的匹配度,对生物基因多序列比对任务进行动态规划;利用Spark云计算技术,构建Spark集群,并对多个Spark集群的参数进行计算;利用多种生物基因序列之间的相似性与差异性来选择最佳的匹配路径,在此基础上,建立多个生物基因序列比对的并行计算模型,并对其进行求解,得到对应的多个序列对比对的并行算法;实验结果表明:该方法具有更好的并行性,能够有效提高多序列比对的性能。

一种面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法

针对现阶段生物基因多序列比对算法在面对大规模数据时存在比对效率慢的问题,提出一种面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法,以提高生物基因多序列比对的效率。通过Trie树方法对生物基因多序列数据展开分割处理,从而提高后续基因多序列比对过程中数据查找和匹配的效率;构建基因多序列BWT索引,利用BWT索引方法完成生物基因多序列比对;以多序列比对方法为基础,采用CPU与GPU异构并行系统完成多序列比对的任务调度。实验结果表明,所提的面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法效率更高、性能更好,且更适合于实际应用。

双序列比对基础和应用实例

首先介绍序列比对的分子生物学基础,即核酸序列基本单元核苷酸和蛋白质序列基本单元氨基酸。文中以精心设计的图表列出四种核苷酸和二十种氨基酸的名称、性质和分类。第2节简述序列比对基础,包括相似性和同源性基本概念、整体比对和局部比对、点阵图方法、动态规划和启发式算法、计分矩阵和空位罚分,以及常用软件和分析平台。第3节介绍核酸序列比对中常用计分矩阵DNAfull,蛋白质序列比对中常用计分矩阵BLOSUM62和PAM250。第4-8节则以血红蛋白、多肽毒素、植物转录因子、癌胚抗原和唾液酸酶为例,介绍双序列比对的具体应用。通过这些实例,说明如何选择分析平台和比对程序、如何设置计分矩阵和空位罚分,如何分析比对结果及其生物学意义。文末进行简要总结。

两序列比对算法与软件研究进展

两序列比对是一种基本序列分析方法,广泛用于序列之间的相似性分析和数据库同源性搜索。现今,用于两序列的软件有上百种,它们应用不同的算法或针对不同的序列类型,在比对速度和比对质量等方面也有很大的差异。根据要比对的序列情况以及要达到的目的选择合适的比对软件是非常有必要的。对现有两序列比对的算法和常用软件进行归类和比较,为研究人员了解现今序列比对情况,筛选合适的比对算法和软件提供参考。

异构机群系统中序列比对并行算法进展

简要介绍生物序列比对问题,生物序列比对分为双序列比对和多序列比对两大类,介绍了双序列比对并行算法和多序列比对并行算法的研究现状,并分析它们的主要设计思想及其性能。最后,对异构机群计算环境下序列比对近似并行算法的研究进行简要讨论。

高通量测序序列比对研究综述

高通量测序技术的飞速发展,给生物信息学带来了新的机遇和挑战,第二代测序序列数量多、长度短使得原来的序列分析手段不再适用。近几年来,针对高通量测序的序列分析算法和软件日益增多,目前已有上百种,导致选择合适的软件成为一个难题。对第二代测序的测序类型、序列类型以及分析算法进行了总结和归纳,对现今常用的分析软件的序列的类型、长度以及软件应用算法、输入/输出格式、特点和功能等方面做了详细分析和比较并给出建议。分析了现今测序技术和序列分析存在的问题,预测了今后的发展方向。

进化算法在DNA序列比对中的应用

在对序列比对结果进行分析的过程中 ,提出了基于生物进化思想的序列比对算法。该算法的出发点是在待比对序列中的不同位置插入空位 ,通过设计合理的遗传算子 ,在不断的进化过程中 ,使序列间具有最大的相似性。由于该算法的主要操作是比较、计数和移位 ,使得硬件实现具有可行性、简易性。测试结果表明了该算法的有效性。

生物序列比对算法分析与比较

序列比对是生物信息学的一个非常重要的操作.它可以预测生物序列的功能、结构和进化过程等.文中首先介绍双序列比对的基本算法;接着分析和比较多序列比对的四个常用模型和三类算法以及并行比对算法;最后,给出一些研究问题.

基于遗传算法的一种生物序列比对方法

生物序列比对是对DNA(或RNA,蛋白质)序列,寻找和确定它们的相似部分或稳定区域。二重序列比对问题可采用动态规划方法求得其最优解;多重序列比对问题是一个NP完全的组合优化问题,有待进一步探索与研究。通过合理的编码表示,采用相应的遗传算子,设计了一种求生物序列比对的遗传算法。并对几组DNA序列进行了测试。

基于遗传算法与模拟退火算法在多重DNA序列比对中的应用研究

序列比对是将蛋白质中的基因或氨基酸进行对齐的动作,目的是要找出两序列的相似程度,而多重序列比对则是同时比对多个DNA或蛋白质序列,找出此序列群组中最佳的比对结果 .本研究结合遗传算法及模拟退火算法,先利用遗传算法优化种群的概念,随着世代演进逐渐产生近似最佳解,再利用模拟退火算法进行小区块内的比对修正.实验结果显示,利用遗传算法与模拟退火算法的结合,使得遗传算法在跳脱局部最佳解的时候能有更大空间移动,而且也让模拟退火算法能有效解决经由遗传算法初步比对之后所产生的不良区域.两种算法结合的序列比对结果比任何单一算法的结果好,因此可以提升整体比对效果,将来能够为生物学家在判断未知序列功能时提供适当的帮助.

生物序列比对算法研究现状与展望

序列比对是生物信息学研究的一个基本方法,寻求更快更灵敏的序列比对算法一直是生物信息学研究的热点.本文给出了生物序列比对问题的定义,综述了目前常用的各类比对算法,并对每一类算法的优缺点以及应用范围进行了分析,最后指出序列比对算法目前存在的问题以及未来的发展方向.

关于多重序列比对距离矩阵的一点注记

因为多重序列比对的最优解问题是一个非易计算问题,所以在生物信息学中,对多重序列分析常常采用两两序列比对来实现。因此由两两比对所产生的距离矩阵在多重序列比对分析中起重要作用。证明了由两两序列比对所产生的距离满足距离关系的三公理条件,从而使两两序列比对分析在距离空间中进行。

多序列比对问题的粒子群优化算法求解

文章提出了一新的算法,利用粒子群优化算法求解多序列比对的问题,这是粒子群优化算法在生物信息学方面的一个新的应用。文章从粒子群算法的原理和多序列比对问题模型入手,来提出怎样改造粒子群优化算法使其可以解决多序列比对问题,最后给出利用粒子群优化算法求解多序列比对的算法,及其测试结果。

序列比对算法中的BW变换索引技术研究及其改进

面向大规模长序列的序列比对问题是生物信息学中最重要的基础问题之一。针对序列比对算法的主流索引技术BW变换(BWT)进行研究,提出一种新的二阶BWT索引方法。与传统BWT方法的逐位索引查找不同,改进后的BWT方法按双位索引查找。实验结果表明,改进后的方法减少了序列比对算法中的循环遍历和计算次数,降低了序列比对算法中索引方法的复杂度,提高了查找效率,尤其适合长序列和大规模序列的索引和查找。

生物信息学中序列比对技术和算法研究进展

阐述序列比对在生物信息学中的重要作用,介绍近年来国内外主要的序列比对算法,并对序列比对发展前景提出展望。

基于序列比对的多功能雷达搜索规律识别方法

对多功能雷达信号规律的识别是电子侦察领域的难点问题之一,本文将多功能雷达搜索方式下的工作规律表示为一个任务序列,提出了一种基于序列比对的识别方法.该方法引入了生物信息学领域的生物序列分析技术,通过将两次不同观测时间段的信号进行比对,提取其中的相似部分来达到识别多功能雷达搜索规律的目的.仿真结果证明了该方法的有效性.

浙江乐清铁皮石斛rDNA ITS序列的克隆及序列比对

为判断浙江乐清铁皮石斛(Zhejiang Dendrobium officinale)与石斛属(Dendrobium)其它物种的亲缘关系,本文提取了该石斛鲜样的DNA,利用真核生物ITS序列通用引物ITS4/ITS5进行了扩增,并将扩增产物连接转化至大肠杆菌,在对阳性克隆测序。将得到的序列与GenBank上我国石斛属12个组中34个种的rDNAITS进行了比对,并在此基础上构建了系统发育树。序列比对结果表明浙江乐清铁皮石斛的rDNAITS与黄石斛(D.tosaense)一致,其次与铁皮石斛(D.officinale)最相近,序列相似性99%。系统发育树也表明浙江乐清铁皮石斛的rDNAITS序列与黄石斛(D.tosaense)的相似程度高于其与铁皮石斛(D.officinale)的相似程度。本研究将为利用ITS序列鉴别石斛物种种属关系提供参考。