HIV整合位点的生物信息学分析

已有研究证明,HIV整合位点的选择,与宿主基因组功能和染色体结构特性之间存在着紧密的联系,但是具体的选择机制还不明确。使用聚类分析、特征提取、分类分析等生物信息学方法,对HIV整合位点序列进行分析和研究,挖掘HIV整合位点序列之间的关系,探索HIV整合位点的选择规律。通过实验和计算,从HIV整合位点集合中提取出了含有6个特征向量的向量集,该向量集与大部分整合位点的特征向量具有较高的相关性,从而提示了HIV整合位点选择中的规律性,即符合向量集的宿主DNA序列可为HIV的整合位点。研究结果为进一步揭示HIV整合位点的选择机制提供了可供参考的依据。

HIV感染动力学模型概述

自1981年美国首次发现艾滋病以来,艾滋病在世界范围内广泛传播,引起医学专家、生物学家、数学家和物理学家等的极大关注。近年来,HIV动力学模型成为HIV治疗领域的研究热点。HIV基本动力学模型的研究有助于实现对未来疾病发展状况的描述与预测,HIV感染控制模型的研究有助于改善HIV病毒患者的治疗方案,对控制模型的优化有利于发现对HIV患者的有效治疗策略。本文概述了几种基本的HIV感染动力学模型,分析比较了它们的性能差异和各自存在的优缺点,介绍了HIV控制模型及其优化控制模型的计算机Matlab/simulink模拟。

基于计算机病毒的生物病毒相似性比较

尝试性地将计算机病毒理论及其防治方法应用到生物病毒的治疗中。在细胞的电子模型基础上,详细比较生物病毒与计算机病毒之间的相似点。通过比较发现,计算机病毒与生物病毒之间存在着惊人的相似性,从而证明,将计算机病毒的防治方法应用到生物病毒上的可能性。

一种新的蛋白质结构字母序列优化算法

基于蛋白质结构字母的预测和分析方法,一个必然的步聚,是将目标蛋白质离散成结构字母序列。本文在对蛋白质结构字母序列空间,及其最小根均方偏差变化,穷举分析的基础上,提出了一种新的蛋白质结构字母序列优化算法,全局贪婪算法。全局贪婪算法避免了基本贪婪算法过度依赖候选集大小,计算量过大、以及过早收缩于局部最小等缺点。经实验分析,全局贪婪算法在性能上优于基本贪婪算法和局部最优方法。。

基于扩展通用图灵机模型的HIV描述

利用系统生物学原理和计算机理论,研究HIV的结构和生命周期。扩展通用图灵机模型是一种计算机模型,使用这种模型描述HIV的结构和生命周期,能够将计算机与HIV结合起来,将生物化学反应过程转化为计算机运算模拟过程,从而简化了生物化学实验,减短实验周期。基于扩展通用图灵机的HIV描述不仅能够反映HIV的结构和生命周期,而且更加突出了HIV的感染特性。