幂律思考系列文章1——论Barabási律与Pareto律互不包含

复杂网络中一个重要概念是度分布有幂律尾部,为了确定几何增长网络的度指数,需要采用度的补分布。于是,产生了一个理论问题:对离散分布,补分布具有幂律尾部是否分布就有幂律尾部,反之分布具有幂律尾部是否补分布就有幂律尾部。经研究发现事实并非如此,通过引入渐变化函数,给出了分布与补分布同时具有幂律尾部的充分必要条件。

幂律思考系列文章3——无标度网络中几个有争议的命题

利用无标度网络的定义和分类,以及无标度网络度指数的定义,研究了3个有争议的命题:是否所有无标度网络都是稀疏的,从无标度网络随机抽样所得的子网络是否无标度,阿波罗尼斯网络度指数要不要加1。分析了产生争议的根源,给出了正确的解答。

幂律思考系列文章4——论Heaps律与Zipf律等价的条件

在词频服从拟幂律分布并满足致密性的条件下,证明了Zipf律和Heaps律相互等价,并且讨论了词频序号为2时的临界行为。

基于SNP实验流程的信息管理系统

针对研究单核苷酸多态性(SNP)分子生物实验的特点和需求,利用Java技术开发一套基于SNP实验流程的,并且集成TaqMan、Sequencing、Illumina 3个实验平台数据的实验室信息管理系统。系统为B/S体系,采用基于MVC(Model-View-Con- troller)模式的J2EE架构,层次清晰、界面友好、使用方便、支持多用户同时在线操作,且可跨操作系统平台(Windows/Linux/ Unix)运行。本文简要介绍系统的设计思路、体系架构、实现过程和主要功能。本系统实现了实验室数据的收集、存储、整合、查询,提高实验室的工作效率和管理水平,可为今后分子生物学、化学、医学以及其他实验学科的实验室信息管理系统的建设提供参考。

人工神经网络在单核苷酸多态性(SNP)检测中的应用

人类单核苷酸多态性(SNPs)国际研究计划和中华民族单核苷酸多态性项目已经进行了两年多时间,由于研究工作耗资巨大,使得这两个项目都进展缓慢。目前人类单核苷酸多态性(SNPs)研究主要都是依靠生物实验来确定,借助计算机和数学算法来预报人类单核苷酸多态性(SNPs)是生物信息学领域的一个难题。在大量文献分析的基础上,试用人工神经网络算法来预报人类单核苷酸多态性(SNPs),通过构建适当的数学模型,预报人类单核苷酸多态性(SNPs)的准确率达到了73%,在生物实验中参考数学模型预报结果,可以节省大量研究资源。