生物序列相关论文
近年来，数字信号处理技术与分子生物学的结合产生了生物信息学的一个新研究领域。为了处理和分析海量的生物分子数据，数字信号处理技......
在生物序列中查找基序是生物信息学中一个重要的计算问题，人们针对这一计算问题提出了多种模型和算法。由于真实生物序列数据的复杂......
学位
随着基因组研究的深入，生物序列的数量呈现爆炸式增长，迫切需要使用高效的计算机算法对其进行处理。生物序列比对是一个重要的，具有挑......
生物信息学是计算分子生物学与计算机科学之间的交叉学科.近年来,随着计算技术的突飞猛进,生物技术正给整个人类带来前所未有的巨......
生物信息学以计算机、网络为工具,用数学等科学理论、方法和技术研究生物大分子,主要包括脱氧核糖核酸(DNA)和蛋白质(Protein)的序......
并行体系结构的优越性应该用来处理超指数增长的生物学数据，这一事实揭示了本论文的两个方面。本文我们提出了一种计算密集型生物学......
揭示生物分子数据隐含的生物信息是生物信息学的长远目标。生物分子数据之间存在着复杂的联系，数据中蕴含着丰富的生物学知识和生物......
在生物领域研究中,在巨量生物数据库中进行生物序列相似性查询是一项经常性的工作,在探索生物学知识和生命活动规律的过程中扮演着......
随着生物信息学的发展,生命科学数据呈爆炸式增长,迫使人们寻求强有力的数据管理和分析工具。数据挖掘是目前最有效的数据分析手段......
近几年来,随着生物信息学迅速发展,产生了大量的生物数据,对这些生物数据的研究和分析对于指导生命科学研究、揭示生命起源和进化......
何为数据挖掘?从字面意思理解就是对数据进行挖掘,本质的目的就是从数据库或其它相关信息库的大量数据中,挖掘出能够反映有效知识......
随着生物信息学的发展，生物医学数据呈爆炸式的增长，目前已经拥有数百个活动的生物医学数据库，如何管理和分析这些海量的数据已成为研......
基因组学是研究生物基因组奥秘的新技术，随着测序技术在过去十几年间的高速发展，目前我们已经进入了千元人类基因组阶段，这极大推动了......
生物序列是指DNA序列或蛋白质氨基酸序列。多序列比对是指三条以上类似长度的生物序列的比对。所谓序列比对是指具有两序列最优相......
随着数据存储与信息化技术的迅速发展,生物序列数据库的数据量呈现井喷式增长,生物序列上的近似查询难度越来越大。虽然有多种方法......
在该论文中,我们将利用非线性关联分析的方法分别研究了蛋白质序列和DNA序列的关联性性质,主要内容包括:1)分析了蛋白质序列的随机......
生物信息学是一个崭新的领域，这个学科的发展对基因组研究、人类健康和农林业发展产生了深远的影响。随着生命科学研究的不断深入，生......
分析化学信息学是分析化学的一个重要分支，它是建立在多学科基础上的交叉学科。人类基因组计划的完成积累了大量关于基因序列和蛋白......
生物序列的比较问题是生物信息学的一个基本问题，也是数学与生物学的一个重要汇合点，它是数学理论在生物学中得到成功应用的典范。本......
本世纪是生命科学发展的一个关键时期，生物信息学是21世纪自然科学的核心领域之一。它的研究内容是非常丰富的，目前在某些方面的研究......
本文内容主要涉及两方面：一方面是生物序列的图形表示，包括DNA序列的二维图形表示和四维图形表示以及RNA二级结构的二维图形表示；另一......
生物信息学是一门新兴的交叉学科，它是伴随着基因组研究产生的，主要是研究分子生物学与基因和蛋白质序列有关的复杂计算问题。广义地......
随着人类和一些模式生物基因组计划的相继完成和全面实施，产生了大量的生物序列数据。对这些数据的保存、处理、分析和研究推动了分......
随着分子生物学的发展，特别是人类基因组计划的顺利完成，生命科学研究进入后基因组时代。在这个时代，大量生物数据的积累为人们在分子......
随着大量生物序列数据的不断被发现,特别是人类基因组计划完成以来,生物信息学作为一门新兴学科,受到了越来越多研究人员的青睐,该......
随着基因组学和蛋白组学的出现，生物序列的图形表示发展到定量的数值特征，目前已经成为生物信息学的一个重要研究课题。论文给出DNA......
系统发育分析在生物科学和医学领域有着重要的和广泛的应用，而构建系统发育树又是系统发育分析的一个重要任务，如何构建系统发育树成......
“面对生物大数据，如何建立数学模型进行大数据的快速处理与有效分析，从而最大程度地发现隐藏在数据中的重要信息”是当今生物数学领......
近年来，生物大分子序列数据的积累速度愈来愈快，简单方便的序列分析方法显得尤为重要。图形表示方法由于可视性好，容易给出数学描述等......
通过对生物序列进行比对，我们能够预测未知序列的功能。而现在最前沿的序列比对算法有:动态规划算法、遗传算法、人工神经网络和隐......
采用信息量差异扩展采样Markov链的排斥力函数,使排斥力的值增加,推动两条相互靠近的采样Markov链向不同的区域探索,使motif位置概......
数据整合逐渐成为生物数据分析的重要方向.随着高通量技术的广泛应用,基因组序列数据大量产生,而如何充分、高效地整合这些序列数......
本文使用遗传算法解决多序列比对问题，并进一步研完了各种遗传算子在比对过程中所起的作用。对算法进行了改进。最后实现了一个多序......
目前已获得了大量的生物序列和结构数据,传统研究生物序列的方法已面临挑战,生物学家已经转向能够处理大量数据的统计方法来研究.......
针对生物信息领域中传统后缀树构造算法在时间和空间上的限制，从结构并行的角度提出了一种新颖的、适用于生物信息学应用的并行后缀......
目前国际上病毒序列数据库存在分散分布、异构等弊端,这在一定程度上降低了这些序列信息的可用性。此外,只有少数的生物数据库由国......
随着计算机网络的不断发展以及人们对网络性能要求的不断提高,现有网络很难满足人们的需要。Open Flow的出现能够很好地解决现有网......
针对传统模式挖掘方法挖掘生物序列会生成大量不必要的短而且无用的模式,导致效率降低,在多支持度思想的基础上提出了基于邻近频繁......
将动态规划算法用于两个生物序列的最短公共超序列的计算.计算过程分为两个算法,第一个算法计算两个序列的所有前缀的最短公共超序......
随着生物信息学数据的大量积累,通过对核酸序列或蛋白质序列进行比对,可以有效地分析和预测一些新发现基因的功能.序列比对的理论......
通过不同的聚类方式，对公共数据库中生物序列数据进行生物信息的挖掘，以达到在更广泛和更深入的框架中了解它们之间的相互关系的目的......
有效管理生物数据并提供高效的查询方法是生物信息处理的重要研究内容。BioSeg是一个新的生物序列数据模型。查询优化研究是生物数......
