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文檔簡介
1、多序列比對和系統(tǒng)發(fā)育分析是生物信息學(xué)的重要研究領(lǐng)域。通過多序列比對-和系統(tǒng)發(fā)育可以預(yù)測新序列的結(jié)構(gòu)和功能,分析序列之間的同源關(guān)系。提高序列的多序列比對準(zhǔn)確率和重構(gòu)合理的全基因組系統(tǒng)發(fā)育樹是該領(lǐng)域的主要研究課題。本文對此進(jìn)行了深入研究和探討,主要研究成果如下: 本文借了ClustalW和T-Coffee算法,綜合了漸進(jìn)比對和序列間一致性策略的優(yōu)點(diǎn),提出了一種新的漸進(jìn)多序列比對算HMMPC。HMMPC先通過pai-HMM計(jì)算出每兩條
2、序列間每個(gè)殘基匹配的后驗(yàn)概率,并結(jié)合其它序列的信息,得出每兩條序列中每個(gè)殘基的最終匹配后驗(yàn)概率,最后由這些后驗(yàn)概率值進(jìn)行漸進(jìn)比對。將本算法同C1ustalW和T-Coffee等一些主流算法在BAliBASE庫數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了比較研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本算法能有效地提高多序列比對的準(zhǔn)確性。 兩條序列相似度的計(jì)算是漸進(jìn)比對和系統(tǒng)發(fā)育樹分析的基礎(chǔ),本文引入一種新的計(jì)算序列間進(jìn)化距離的免比對方法—SimKMM。該方法利用了相對熵的原理,建立
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