【正文】 新的個體。 幾種常用的變異操作如下： a)基本位變異 對個體編碼串以變異概率 Pm隨機指定某一位或某幾位基因進行變異操作。本文就遺傳算法的理論與技術研究的諸方面進行了探討。不管是現(xiàn)在學習還是以后工作，只要有認真的態(tài)度，和不斷求改善的上進心，無論做什么作業(yè)和工作，都會有所收獲和提高。 本科 課程 設計論文 24 。楊老師這么認真對待我們，我們也要用認真的態(tài)度回報楊老師認真的輔導。其操作過程與均勻變異類似。 變異本身 是一種局部隨機搜索，與選擇、交叉算子結合在一起，就能避免由于選擇和交叉算子而引起的某些信息的永久性丟失，保證了遺傳算法的有效性，使遺傳算法具有局部的隨機搜索能力；同時使得遺傳算法保持群體的多樣性，以防止出現(xiàn)未成熟收斂。 交叉操作是按照一定的交叉概率（也稱交叉率）在配對庫中隨機地選取兩個個體進行的。被選中的個體放入配對庫中。個體的適應度值越大，它被選中的概率就越高，體現(xiàn)了“適者生存”這一自然選擇原理。 （ 4） 算法基本思想簡單，運行方式和實現(xiàn)步驟規(guī)范，便于具體使用。因此，遺傳算法可以看作是一個由可行解組成的群體逐代進化的過程。 所謂遺傳算法來源于達爾文的進化論、魏茨曼的物 種選擇學說和孟德爾的群體遺傳學說。此外， ChIAPET技術受眾多因素 影響，如： (1)所用抗體的質量，純度和特異性。這也是其與僅能確定蛋白質因子結合位點，而不能確定結合位點間相互作用的 ChIPPET(ChIP analysis by pairedend tag sequencing)技術的唯一區(qū)別。 染色質間的間連接 PET數(shù)量 較少，表明染色質間存在弱的相互作用或為實驗噪音；不同方向的間連接 PET數(shù)量甚少，在正常情況下不應存在，被認為是實驗噪音。故染 色質內的間連接 PET可以用來確定結合位點間的相互作用。利用峰檢出程序 (peakfinding algorithm)，把所有自連接 PET兩個標簽代表的 ChIP DNA片段映射 (map)到參照基因組上，再將參照基因組每一區(qū)域被映射的次 數(shù)轉化為不同高度的峰，每一區(qū)域被映射的次數(shù)越多，峰越高。該染色質片段又被稱為 ChIP DNA片段，即 PET測序技術中所需的目的 DNA片段。它靈敏，準確，對在全基因組范圍內研究染色質相互作用具有重大意義，現(xiàn)簡介如下。 下面重點講解 ChIAPET 技術。技術上的噪音則來自鄰近連接步驟。 研究人員還發(fā)現(xiàn)了出人意料的結果：染色質并非類似于緊湊、多節(jié)的結構，而是一種無節(jié)的緊密壓縮構象，有活性和無活性的染色質結構域折疊成兩個空間各異的區(qū)室。 闡明染色質復雜結構的技術有染色質構象捕獲及更高通量的衍生技術 4C、5C，這些提供了長距離的染色質相互作用，但不能擴展到 整個染色質相互反應組。 本科 課程 設計論文 9 9 核小體是構成染色質的基本結構單位，使得染色質中 DNA、 RNA 和蛋白質組織成為一種致密的結構形式。真核生物中， DNA 與組蛋白八聚體形 本科 課程 設計論文 8 成核小體結構時，存在著負超螺旋。 本科 課程 設計論文 7 ③交互能力：簡單的說，就是開發(fā)工具。我無法準確的定義 3D 引擎的含義和作用，因為針對不同的用戶和開發(fā)項目， 3D 引擎完成的功能可能都有不同。了解了遺傳算法的原理及基本應用 配對末端標簽測序分析染色質相互作用 (ChIAPET)技術是一項在全基因組范圍內分析遠程染色質相互作用的新技術。了解了通過 ChIAPET 技術 可以探知基因的相互作用及結構。你可以把它看成是對 3D API 的封裝，對一些圖形通用算法的封裝，對一些底層工具的封裝。在這種設計前提下，幾何體一級的數(shù)據(jù)不會過于詳 細，例如物體表面的 BRDF，折射率，紋理坐標空間的變化率，切線空間的變化率（當然隨著硬件能力的提升和 Shader 能力的發(fā)展，這些數(shù)據(jù)也會出現(xiàn)在一些比較高級的游戲引擎中），這時候即使你在設計初期就考慮到這些數(shù)據(jù)需求，并將它們表現(xiàn)在了 Render 中，最后也不會有任何意義。超螺旋按其方向分為正超螺旋和負超螺旋兩種。組蛋白對染色體中 DNA 的包裝有十分重要的作用。因此，人們常常提出這樣的疑問：“基因的線性順序與空間排布如何關聯(lián) ?”“基因如何被遙遠的元件所調控 ?”。”他推測，如果想以 1 KB 的分辨率查看染色體的三維結構，還需要數(shù)億個讀取。 Ruan 的理論是有意義的相互作用更強，因此能承受更劇烈的片段化方法。 疊加 HiC 圖譜和 ChIAPET 圖譜，以及現(xiàn)有的注釋，將有助于了解三維空間的基因調控。 本科 課程 設計論文 12 ChIAPET技術是利用 PET測序技術研究免疫沉淀后鄰近式連接的 DNA片段，以得到染色質相互作用的技術。 本科 課程 設計論文 13 ChIAPET技術中，借助 ChIP技術甲醛固定細胞、超聲斷裂染色質 [圖 2(A)]、免疫沉淀 [圖 2(B)]，以獲得與目的蛋白質因子結合的染色 質片段。通過構成自連接 PET的兩個標簽可以確定其代表的 ChIPDNA片段，而該 ChIP DNA片段包含蛋白質因子結合位點。相距較遠的兩個標簽之所以能夠構成染色質內的間連接 PET，是因為這兩個標簽代表的兩個 ChIP DNA片段由同一個蛋白質因子結合著，即這兩個 DNA片段間存在相互作用。此外，染色質內的間連接PET的存在還可以表明，蛋白質因子通過使染色質成環(huán)形成空間鄰位結構以發(fā)揮其在復制、轉錄過程中的調節(jié)作用，從而推斷結合位點間的相互作用是調節(jié)復制、轉錄的一個最基本的機制。其具有以下優(yōu)點： (1) ChIAPET技術在全基因組范圍內確定蛋白質因子結合位點的同時，能夠確定結合位點間的相互作用。對于不依賴蛋白質因子的染色質相互作用， ChIAPET技術不能檢測。 遺傳算法 引言 遺傳算法是模擬遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型，由美國Michigan大學的 Holland教授于 1969年提出，后經(jīng) DeJong、 Goldberg等人歸納總結，形成一種新的全局優(yōu)化搜索算法。這一群新個體由于繼承了上一代的一些優(yōu)良性狀，因而在 性能上要優(yōu)于上一代，這樣逐步朝著更優(yōu)解的方向進化。 （ 3）易于并行化，可降低由于使用超強計算機硬件所帶來的昂貴費用。 常用的選擇方法有： a）輪盤賭選擇法 又稱為適應度比例法，是目前遺傳算法中最基本也是最常用的選擇方法。 d) 競爭法 個體的選擇公式為 f m = max{f i， f j}，即隨機地選取兩個個體，對其適應值進行比較，大的被選中，小的被自然淘汰；如果兩個個體的適應值相同，則任意選取其中的一個。交叉是遺傳算法獲取新優(yōu)良個體的最重要手段。變異操作的基本過程是：對于交叉操作中產(chǎn)生的后代個體的每一基因值，產(chǎn)生一個[ 0， 1 ]之間的偽隨機數(shù) rand，如果 rand Pm，就進行變異操作。 d)高斯變異 在進行變異時用一個均值為μ、方差為σ 2的正態(tài)分布的一個隨機數(shù)來替換原有基因值。 真的很感謝楊老師的耐心教導，楊老師那么忙，卻擠出時間 一次次的給我們發(fā)郵件解答疑惑，還給我專門的網(wǎng)頁資料去研讀。不斷地踏實腳步做人做事，希望能在以后的工作中有所作為。大三結束了，離畢業(yè)也不遠了，有的同學選擇考研，有的選擇工作，還有的選擇出國。 遺傳算法是一個十分活躍的研究領域，遺傳算法的研究正在從理論的深度、技術的多樣化以及應用的廣度不斷地探索，朝著計算機擁有甚至超過人類智能的方向努力。 b)均勻變異