數(shù)學(xué)模型在生物信息學(xué)教學(xué)中應(yīng)用(參考版)
2025-06-10 19:15本頁面
【正文】 Statistical Graphics Newsletter, 1997,8:2029[15] 張文彤, ,23(5):393396[16] 徐麗,. 湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2006,21(4):6871[17] 周曉彥,. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2007, 35(I): 173176[18] 劉萬霖,李 棟,2007,29(12):143414428。2007年劉萬霖等[18]人介紹了構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的多種算法和方法，比如馬爾可夫鏈可以用于分析時(shí)間序列微陣列表達(dá)數(shù)據(jù)；將隨機(jī)和概率等引入布爾網(wǎng)絡(luò)模型，可以增強(qiáng)基因網(wǎng)絡(luò)調(diào)控的精確性；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型在Friedman和Pe’er等人做出了開拓性的工作后，在基因表達(dá)數(shù)據(jù)和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)方面得到了快速的發(fā)展。2006年徐麗等[16]人針對(duì)Viterbi算法和BaumWelch算法在隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model）的參數(shù)估計(jì)中無法找到全局最優(yōu)解，提出了基于遺傳算法的HMM參數(shù)估計(jì)，這種方法用于多序列對(duì)比研究時(shí)可以更好的避免局部最優(yōu)解。1997年Carr等[14]研究了大鼠脊髓的基因活動(dòng)，通過聚類分析證明具有已知相似功能的基因?qū)儆谝活悺?008年劉桂霞等[13]人提出了一種帶偏差單元的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。2006年王明會(huì)等[11]人將Markov鏈模型應(yīng)用于蛋白質(zhì)可溶性的預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)精度普遍好于或接近于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信息論和支持向量機(jī)法的結(jié)果，而且該模型的運(yùn)算復(fù)雜度低，耗時(shí)也更短。2008年邱望仁等[9]人將OETKNN算法應(yīng)用于蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)類型的預(yù)測(cè)，通過LZ復(fù)雜度的算法計(jì)算了偽氨基酸的成分，再用OETKNN算法分類預(yù)測(cè)，從而也較大的提高了預(yù)測(cè)的成功率。2003年閆化軍等[7]人也通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)。從這個(gè)意義上說，數(shù)學(xué)建模與生物信息學(xué)有著目的上的相似性。在這個(gè)意義上，數(shù)學(xué)建模也經(jīng)常通過此類“黑箱” 操作達(dá)到特定解。比如生物信息學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中運(yùn)用到了神經(jīng)網(wǎng)路或隱馬氏模型，但人們目前并不清楚該算法或模型是如何到達(dá)解的，即對(duì)其具體的機(jī)理并不十分了解。2 目的上的相似數(shù)學(xué)建模與生物信息學(xué)都會(huì)對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，都以解決問題為最終目的，并且以求得滿意解為重點(diǎn)，因?yàn)橛袝r(shí)全局最優(yōu)解難以得到。比如，利用一階和二階馬爾可夫鏈的方法偵測(cè)密碼區(qū)?；蛐蛄邪ㄍ怙@子和內(nèi)含子，其中外顯子只占其中的一小部分。以上聚類分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隱馬爾可夫模型均為數(shù)學(xué)建模中的重點(diǎn)方法。 機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)一般采用遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或聚類分析等，模擬人類的學(xué)習(xí)過程，以計(jì)算機(jī)為工具獲取知識(shí)、積累經(jīng)驗(yàn)，在擁有大樣本、多向量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著日益重要的作用。當(dāng)序列長(zhǎng)度太長(zhǎng)時(shí)，改進(jìn)的BALST和FASTA算法也是基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想。 動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法動(dòng)態(tài)規(guī)劃（Dynamic Pr
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