生物信息学工具BLAST的使用简介

从网上在线服务、电子邮件服务和本地运行三个方面介绍BLAST的使用方法,目的是使大家尽快掌握它,使其成为理论生物学研究的有力工具.

常见医学真菌DNA条形码BLAST数据库的建立

目的:构建我国重要医学真菌DNA条形码BLAST数据库。方法:对28种医学真菌的ITS-rDNA序列(DNA条形码)进行测定和汇总,并使用NCBI提供的数据库工具将汇总的序列构建成DNA条形码数据库。结果:构建的医学真菌DNA条形码数据库包括28种中国常见医学真菌的DNA条形码序列,利用数据库对待测真菌标本的DNA条形码序列进行检索,能进一步确定真菌类型。结论:本实验构建的医学真菌DNA条形码数据库可以用于医学真菌的分子鉴别。

基于BLAST的数据清洗与质量控制方案

研究基本局部比对搜索工具(BLAST)在陆地植物系统发育平台中的应用。数据清洗方面结合基于基因注释的数据抽提与基于BLAST的相似性比对抽提,提取过滤相关的序列信息,控制序列质量,并剔除原始基因注释错误的序列。自测序列质量控制方面结合基于blastn的打分比对和基于blastp的模板比对,报告序列整体质量,控制污染序列和假基因的入库。

V-BLAST系统的低复杂度改进裁剪QRD-M算法

V-BLAST系统中,信号的检测是关键环节,传统的算法难以同时保证较好的系统性能和较低的复杂度。提出一种低复杂度改进的QRD-M算法,算法基于QRD-M树搜索原理,路径扩展仅扩展候选集中的点,同时在每层更新SIC结果并用其度量作为自适应搜索半径,采用SE搜索策略在每层搜索幸存路径以避免不必要节点的访问与排序。性能和复杂度分析表明,所提算法在基本不损失性能的条件下,能有效降低V-BLAST系统的检测复杂度,更易于实现。

烟曲霉cyp51A基因序列BLAST数据库的建立

目的构建我国烟曲霉cyp51A基因序列BLAST数据库。方法对本课题组收集的143株耐药与非耐药临床烟曲霉进行cyp51A基因测序,使用BLAST工具包汇总测序结果,构建本地数据库。结果此BLAST数据库包含143株耐药与非耐药烟曲霉cyp51A基因序列,以1株耐药与1株非耐药待测烟曲霉标本的cyp51A序列对此数据库进行检索和比对可以确定烟曲霉cyp51A基因型。结论本数据库有望用于cyp51A基因的检索与比对,鉴定烟曲霉cyp51A耐药基因型。

从新冠病毒起源到BLAST工具的正确实践

基本局部比对搜索工具(basic local alignment search tool,BLAST)是核酸或蛋白质序列相似性分析最常用的工具之一。因为程序涉及参数较多,一些学生和研究者有时不根据实际情况也不阅读说明书就直接选择默认参数,可能会得出错误结论。BLAST可以进行核酸、蛋白质序列及其相互间的比对,一些低年级学生会有困惑,不知如何进行程序的选择等问题。鉴于这些情况,笔者尝试用2020年初网络的热议话题"新冠病毒极有可能源于实验室"作为引子吸引学生注意力,通过复现并从理论上初步分析其错误,以及产生错误的原因来达到让本科生快速熟悉BLAST的使用及易错点,达到BLAST理论教学的目的。在实验课中,虚构恐龙基因,即一个小组在基因中插入"密码",由另一小组解开"密码",通过小组间利用BLAST工具进行加密与解密的趣味活动,从而加深对程序正确选择的理解,同时巩固了理论教学内容。此教学设计利用当下新冠病毒起源的热点话题不仅提高了学生的学习兴趣,同时也帮助他们利用该工具解决实际问题,培养了学生利用专业知识进行言论分辨的能力。希望此文能对BLAST工具的正确使用和新医科背景下生物医学教学有所启发和帮助。

基于HGS-ANN混合模型的爆破振动预测

将饥饿游戏搜索算法(HGS)与神经网络算法(ANN)相结合,开发了一种新的混合模型HGS-ANN,用来预测爆破振动。分别基于数据分组处理方法(GMDH)、支持向量机(SVM)、神经网络算法(ANN)以及萨道夫斯基经验公式建立了4种不同预测模型,并与HGS-ANN模型进行对比,评估模型性能。从某露天矿山收集了32组爆破数据,选择爆心距、最大单段药量、总药量、抵抗线、孔距、孔数、孔深等7个自变量作为输入参数,选择质点振动速度作为输出参数,以均方根误差(RMSE)和决定性系数(R^(2))作为模型性能评价指标,对所建立的模型性能进行对比。结果表明,HGS-ANN模型的RMSE和R^(2)分别为0.833和0.963,性能优于其他4种模型。HGS-ANN模型可以作为一个辅助工具来优化爆破设计,降低爆破地震效应。

麻雀搜索算法优化极端梯度提升模型的岩石爆破块度预测

为进一步提高岩石爆破块度预测效果,利用多个矿山的岩石爆破统计数据,通过优化极端梯度提升模型(extreme gradient boosting, XGBoost)超参数,建立一种基于随机森林(random forest, RF)特征选择的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化XGBoost爆破块度预测模型。利用麻雀搜索算法对XGBoost模型决策树数量、决策树最大深度、学习率3个核心超参数进行优化以提高运行效率;利用随机森林对输入特征进行筛选,并将优化后的特征集输入预测模型。结果表明:经特征集优化的模型,爆破块度预测效果整体上更加逼近实际值,且预测结果的可决系数(R-squared,R~2)、均方根误差(root mean square error, RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error, MAE)分别为0.954、0.026和0.020,相较于BP(back propagation)神经网络、随机森林和XGBoost模型的效果更优,在实际应用中更具适用性,能为爆破参数设计和优化提供借鉴。

独塔单索面预应力斜拉桥拆除爆破安全监理实践

为使闹市区内独塔单索面预应力斜拉桥爆破拆除工作顺利,爆破安全监理单位提前进场并对爆破施工前期的诸多环节提供专业化的技术服务,确保爆破圆满成功。爆破安全监理单位通过对爆破施工前期的斜拉桥模型建立与试验、安全防护设计、振动监测设计提出可行性建议,并深度参与爆破设计施工单位斜拉桥失稳倒塌模型试验、全面考虑爆破危害风险、开发并高效利用低能见度复杂环境下全方位立体实时智能化爆破安全警戒监控搜索系统等过程。斜拉桥模型爆破试验为斜拉桥实体爆破施工提供的技术借鉴使得爆破施工单位能够更加全面考虑爆破危害风险,规避部分经济损失和负面影响,此外,警戒监控搜索系统的应用推进了高科技手段与爆破项目相结合。鉴于本爆破项目监理单位的提前进场,有利于爆破顺利实施,为后续类似工程爆破监理工作提供了有意义的参考。

登革病毒cDNA的生物信息学分析及其Oligo探针设计

目的设计登革病毒诊断芯片的Oligo探针。方法利用BLAST软件对4型登革病毒的cDNA序列进行序列比对,得到有意义的特异序列;然后用生物学软件Oligo6.0设计特异性高、Tm值相近、长度均一的Oligo探针。结果获得48条70-mer Oligo探针,用于打印成DNA芯片,进行登革病毒的检测。结论利用BLAST系统和生物学软件Oligo6.0设计登革病毒诊断芯片的探针,是一种简便可行、有效的方法。

人脑胶质瘤相关的二条全长新基因报导及染色体定位

目的 报导与人脑胶质瘤相关的二条新基因及其在染色体上的定位。方法 对发现的脑胶质瘤相关的二条新基因进行测序,Northern blot和序列局部对比查询（BLAST）分析,同时运用染色体辐射杂交（RH）技术对其进行染色体定位。结果 这二条新基因都是全长新基因,基因库登录号分别为AF 225513和AF 329277。经Northern blot证实436 F11基因在人正常脑组织中高表达,而在人脑胶质瘤中低表达,而另一条基因507 E08则相反。RH染色体定位显示436 F11基因在6q 21-q23的D6S304和D6S2156Marker之间,507E08基因在D14S1066 Marker和D14S265 Marker之间。结论 找到了二条与人脑胶质瘤相关的全长新基因及其在染色体上的相应定位,这为胶质瘤的基因治疗提供了新思路。

实用生物信息技术课程教学实例

介绍"实用生物信息技术"研究生课程的5个教学实例。以血红蛋白序列和结构为例,介绍常用生物信息技术和分析方法,包括蛋白质和核酸序列相似性比对、蛋白质和核酸序列数据库检索、Blast数据库相似性搜索、分子系统发生树构建,以及蛋白质结构比较分析等。

岩石巷道爆破效果预测及应用效果实践研究

为更准确地预测岩石巷道的爆破效果,以提高爆破效率和降低生产成本,基于随机森林方法确定了影响爆破效果的6个关键因素:总装药量、断面面积、炮眼深度、掏槽眼装药量、辅助眼装药量、周边眼装药量,构建基于网格搜索法-支持向量机回归预测模型,以平均绝对误差和相关系数为评价指标,预测炸药单耗。建立了径向基核函数、多项式核函数和线性核函数三种核函数的支持向量机模型,并采用随机森林回归算法作为对照组。结果表明,SVR-Rbf组表现最好,在数据库和顾北煤矿实际案例的预测中相关系数均达到0.95左右,平均绝对误差也至少比其他组小一倍左右,并将最优模型应用于顾北矿岩石巷道爆破炸药单耗预测,效果良好,表明建立的Grid Search CV-SVM预测模型是预测岩石巷道爆破效果有效方法。

分析EST寻找小鼠胸腺基质细胞表达基因

网上生物信息量的膨胀导致新基因寻找手段的改变。借助mRNA差异显示技术获得的 17个表达序列标签(EST) ,通过对美国国家生物技术信息中心 (NCBI)的非冗余序列库 (NT)和小鼠EST库的BLAST同源检索 ,发现有 4个序列与已知基因高度同源 ,其中的DHPs和Eps8两个基因是首次在小鼠胸腺基质细胞中发现。它们可能与T细胞在胸腺内的发育分化有关。其它EST则为新基因。本结果也为下一步新基因的克隆及功能研究提供了有益的线索。

露天矿山牙轮钻机数字化寻孔系统开发

针对目前露天矿山牙轮钻机寻孔精度不高、穿孔作业管理困难的问题,以高精度OEM板卡为基础搭建定位基站,与移动站实现牙轮钻机精确定位,并通过Lab VIEW与VC++混合编程技术实现远程数据获取与辅助寻孔操作。在江西某矿山的YZ-35型牙轮钻机的实际应用结果表明,该系统实现了厘米级精度牙轮钻机寻孔以及钻机工作状态的实时监控,提高了钻机的寻孔精度,为露天矿山的爆破质量提高提供了技术支撑。

Use of species-specific PCR for the identification of 10 sea cucumber species

We developed a species-specific PCR method to identify species among dehydrated products of 10 sea cucumber species.Ten reverse species-specific primers designed from the 16 S rRNA gene,in combination with one forward universal primer,generated PCR fragments of ca.270 bp length for each species.The specificity of the PCR assay was tested with DNA of samples of 21 sea cucumber species.Amplification was observed in specific species only.The species-specific PCR method we developed was successfully applied to authenticate species of commercial products of dehydrated sea cucumber,and was proven to be a useful,rapid,and low-cost technique to identify the origin of the sea cucumber product.

基于SSA-VMD的爆破振动信号趋势项去除方法

针对爆破振动信号存在的趋势项干扰问题,提出一种改进变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的趋势项去除方法。该方法采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化VMD参数,接着对信号进行VMD分解,得到一组模态分量(intrinsic modal function,IMF)。通过均值比法筛选出趋势项分量,对剩余分量重构得到去除趋势项的信号。经过仿真信号分析,SSA-VMD相较EEMD在均方根误差、相对范数和最大误差上分别降低了约73%、49%和82%,SSA-VMD对趋势项提取更为充分,识别趋势项的精度更高。同时,SSA-VMD对实测爆破振动信号进行分析,结果表明,该方法消除了爆破振动信号零点漂移现象,信号波形回归到基线中心,主频率趋于合理,提高了信号频谱分析的精度。

全方位实时可视爆破安全警戒监控搜索系统应用研究

金婺大桥位于浙江金华,是横跨三区的重要交通枢纽,爆破工作量大,周边环境复杂。为保障3天2夜爆破作业期间爆炸物品安全及高效可靠地在清晨低能见度情况下完成大范围爆破安全警戒疏散工作,首次结合AR(增强现实Augmented Reality)实景监控、无人机、红外热成像仪三者各自优势,将高空球机设置在制高点覆盖整个爆破警戒范围,球机设置在路口动态监控各路口情况,枪机固定监控装药部位,无人机机动地巡视,红外热成像仪搜索隐蔽部位,连同社会探头视频信号一起全部传输至AR后台。经智能化信息处理后,将所有重要信息直观展示在全局监控画面中,构建以AR实景监控为主,无人机机动监控为辅,红外热成像仪搜索补充的纵览全局和掌控细节的全方位立体实时可视爆破安全警戒监控搜索系统,配合常规方法实施爆破安全警戒。该系统实时在线60 h,监控范围373140 m^(2),发现非法闯入事件18起,协助爆破安全警戒工作在1 h内完成,圆满完成爆破安全警戒工作。该系统的构建以及成功地应用于复杂环境下的城市拆除爆破安全警戒疏散工作中,解决了爆炸物品昼夜安全存放问题,解决了低能见度复杂环境下人员疏散工作的问题。

基于SSA-XGBoost的爆破振动预测系统的构建与应用

爆破振动质点速度峰值(Peak particle velocity,PPV)是衡量爆破振动对周围环境和结构物造成的影响程度的重要指标。为提高爆破振动质点速度峰值预测的可靠性,提出了一种基于麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm,SSA)优化极端梯度提升树(Extreme gradient boosting,XGBoost)的PPV预测模型,通过Matlab软件中的App Designer模块构建了相应的爆破振动预测系统。通过36组训练数据和5组测试数据,选取了最大单段炸药量、爆心距和测点至爆破工作面的高程差作为模型输入参数,对PPV进行了预测。结果表明,提出的SSA-XGBoost模型相较于GA-BPNN模型和BPNN模型具有更小的平均相对误差,泰勒图进一步证明了SSA-XGBoost具有更高的预测精度和更好的稳定性。

最优化高炉煤气洗涤环水处理方案的探讨

高炉煤气洗涤环水处理设施是湿法煤气净化流程持续运行的主要支承保障体系，又因为其含酚氰污水总量最大，成为钢铁厂环保治理重要污染源之一．长期来某些厂曾经采用多种污水处理流程，但由于未能完全针对系统结垢的物理与化学的特殊成因，因而效果不大；今推荐一种变革的高炉煤气洗涤环水最优化处理方案，经理论分析和工业生产实践证明是行之有效的．