编码序列和非编码序列中核苷酸关联性质的比较研究

定义了核苷酸序列的信息关联和１６种碱基关联，并求得了它们的涨落限。从关联长度和关联强度两个方面研究了编码序列和包含编码区和非编码区的全序列的核苷酸关联性质，并用快速付立叶分析的方法研究了关联的周期性。结果表明，编码序列的信息关联的主极大超过涨落限的７￣１０倍（高等生物），全序列则为１５￣１９倍，主极大强度与进化有一定的相关性，原核大于真核。８０％以上的序列的主极大分布在紧邻和次紧邻范围。当α－ｃｕ     

核酸序列碱基关联的进一步研究

本文对核酸序列中碱基关联性质作了进一步研究,对2341个编码区进行分析的结果表明,2/3以上的序列关联长度≤2,(其中6.7％关联长度为0),10％的序列具有3倍周期的关联(其中包括少量9倍周期),其余具有长程的非周期关联。     

有限长卷积反演问题研究

该文讨论解有限长序列卷积反演的３种方法－一种为时域迭代算法,它根据待求序列长度决策迭代次数,且不存在迭代收敛问题,另一种方法适合于卷积长度,ＦＦＴ点数大约是原卷积序列长度的两倍这种情形,它比经典ＦＦＴ方法节约３３％的计算量,第３种方法与第２种类似,也可节约１５％计量量。与其它方法相比,该文的方法简单易行,运算量少。     

关联维数计算的分析研究

本文从理论上分析了关联维数的计算方法，研究了实测数据采样序列的长度、采样序列的自相关性及附加噪声等因素对关联维数计算的影响，并给出实际算例。     

核酸序列中的长程关联和1／f^α噪声

定义了核酸序列的关联函数，并用快速傅立叶变换的方法求出了核酸序列的碱基关联功率谱。结果发现：功率谱的低频端具有１／ｆ＾α涨落。对于大部分包含关联长周期的序列，α的值在１和２之间；而对于Ｇｅｎｂａｎｋ中全部序列，α的平均值约为０．５。     

面向动态时间弯曲距离的灰关联聚类方法研究

灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域.现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性.在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类.该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性.实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确.     

降低身体脂肪的饮食对策

身体肥胖，体内脂肪多，特别是内脏脂肪多，已经成为引发糖尿病、高血压、心脏病等成人病的元凶。一般而言，在人的体重中，水分约占５０％～６０％，肌肉约占１５％～２０％，脂肪约占１５％～２０％。脂肪在体重中所占的比率称为体脂肪订。体脂肪率的正常值，女性为２０％～２５％，超过３０％者为脂肪过多；男性为１５％～１９％，超过２５％者为脂肪过多，在当今社会中，减肥降脂已经成为人们普遍关心的话题。许多人也在生活中苦苦地进行这方面的探索和追求。实践表明，科学例题地饮食，采取相关的措施，可以有效地降低体内的脂肪，取得…     

关联维数计算的分析研究

本文从理论上分析了关联维数的计算方法,研究了实测数据采样序列的长度、采样序列的自相关性及附加噪声等因素对关联维数计算的影响,并给出实际算例.     

预测线虫和酵母基因组中内含子、外显子及基因间序列的离散增量方法

把基因组中的内含子、外显子和基因间序列分为三类序列，从这些序列中取64种三核苷的重复出现次数作为离散源的状态参数，计算三类序列的标准离散量，比较待测序列的离散量与三个标准离散量之间的离散增量值，由离散增量的最小值决定待测序列属于哪一类．本文用离散增量方法对线虫和酵母序列进行预测，结果表明，对酵母内含子预测的敏感性为81．5％，对外显子预测的敏感性为88．5％、特异性为99．6％，对基因间序列预测的敏感性为65．4％、特异性为87．5％；若以在相同长度区间的序列为标准离散源，预测相应长度区间的序列，对线虫内含子的预测的敏感性为82．2％、特异性为94．2％，对外显子预测的敏感性为91．1％、特异性为97．5％，对基因间序列预测的敏感性为78．8％。     

核苷酸的统计关联和熵近似

本文讨论了核苷酸序列的整体性和长程关联,提出了用各阶Markov熵系列来描述核苷酸关联性质的熵近似。证明了在熵近似下大多数核酸序列的关联长度≤3,其中半数以上≤1,因此用单碱基信息熵和相邻碱基一阶Markov熵来描述是一个合适的近似。