SD序列矩阵表示与保守性

提出用矩阵形式表示一组核酸序列的方法．以大肠杆菌ＳＤ序列（在起始密码子ＡＴＧ前－１～－２５位点的２５个碱基范围内）为例给出了表示各位点单碱基、相邻双碱基、相邻三碱基出现的矩阵形式，并计算了体现序列的保守性、关联性的Ｍ（ｌ）值，发现大肠杆菌ＳＤ序列保守性，相邻双碱基、三碱基关联性与基因表达水平成正相关关系     

E.coli和Yeast基因起始与终止密码子邻近序列碱基保 …

计算Ｅ．ｃｏｌｉ和Ｙｅａｓｔ基因起始与终止密码子邻近序列单碱基、相邻双碱基、相邻三碱基的碱基出现概率得出的Ｍ１（ｌ）、Ｍ２（ｌ）、Ｍ２（ｌ）值,很好地体现了原核生物Ｅ．ｃｏｌｉ和真核生物Ｙｅａｓｔ翻译起始区域的显著差异;矩阵Ｐ的本征值之和,可作为衡量不同生物基因碱基保守性,关联性强弱强度的一个指标。     

基于密度泛函理论的核酸断裂位点分析

基于密度泛函理论,采用Gaussian 09软件分析计算核酸的断裂位点,得到如下结论:1)核酸断裂位点仅由单核苷对A-T或碱基A和T构成,其断裂概率与核酸断裂位点长度成正比,且位点中心的断裂概率大于位点两端;2)核酸相对稳定位点仅由单核苷对C-G或碱基C和G构成,其相对稳定性与核酸相对稳定位点长度成正比;3)对于相同长度的核酸断裂位点,其断裂概率随碱基排列分布规律性增强而变大,反之亦然;4)对于相同长度的核酸相对稳定位点,其相对稳定性随碱基排列分布规律性增强而变大,反之亦然。在PCR扩增区间的选择、引物序列的设计、cfDNA等降解规律的研究等方面具有一定的应用价值。     

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。     

大肠杆菌编码区5′端碱基的统计分析

统计了大肠杆菌１２８８个编码序列开始的３３个碱基位点（１１个密码子）上各碱基出现的概率,发现第２、第３密码子各位点上的碱基概率分布与其它密码子上的碱基分布概率不一样;碱基Ｇ和Ｔ出现的概率从第４个密码子后呈现明显的３周期分布．我们还研究了这些位点上的碱基概率分布与基因表达水平的关系,发现高表达基因和低表达基因在第２、第３密码子各位点上,其各种碱基的概率分布是有区别的;高表达基因碱基Ｇ和Ｔ的概率分布３周期性更明显．     

E.coli和Yeast基因起始与终止密码子邻近序列碱基保守性、关联性的对比研究

计算E.coli和Yeast基因起始与终止密码子邻近序列单碱基、相邻双碱基、相邻三碱基的碱基出现概率得出的M1(l)、M2(l)、M3(l)值,很好地体现了原核生物E.coli和真核生物Yeast翻译起始区域的显著差异;矩阵P的本征值之和,可作为衡量不同生物基因碱基保守性、关联性强弱程度的一个指标.     

DNA序列碱基组合的频率矩阵及其应用

基于碱基组合在DNA序列中出现的频率,构造11个物种的β-globin基因第一个外显子的编码序列的频率矩阵.借助矩阵2-范数对11个物种进行相似性比较,并结合柱状图对物种之间的相似性进行分析.研究结果表明:所构造的DNA序列频率矩阵不仅能够反映出DNA序列中碱基及碱基组合的含量分布,而且能够显示出序列碱基突变的情况.     

分形在DNA碱基序列分析中的应用

介绍了分形原理和方法在DNA碱基序列分析中的应用,包括DNA碱基序列的一维行走、二维行走、子序列 分解及分形维数的计算,表明用分形的方法不仅可以对DNA碱基序列中的长程关联性作定量描述,而且有利于人们 进一步认识DNA中碱基序列的关联规律．     

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。     

自洽聚类法识别大肠杆菌SD序列

用自洽聚类方法判定大肠杆菌蛋白质编码基因SD序列强弱,给出构成强SD序列的17种碱基关联模式.将全部SD序列按作用强弱不同分为三类:强、中、弱,发现强弱不同时最偏好模式不同,如GGAGG是弱SD序列的最偏好模式,AAGGA是强SD序列的最偏好模式.同一模式距起始密码子的距离不同时,所起的调控作用也不同,如GGAG模式中的A在强SD序列中位于-8位点,在弱SD序列中位于-7和-9位点.平均来说,各SD序列的-9位点上碱基G出现的概率最大.结果还表明SD序列越强,基因的表达水平越高,SD序列越弱,基因表达水平越低.SD序列与anti-SD序列的配对程度和相对位置影响起始密码子的识别和翻译效率.     

几种序列复杂性的比较研究

进一步讨论了如何定义一维序列复杂性的问题,计算了平方映象,Fibonacci序列和核酸序列的复杂性.结果表明,准周期的Fibonacci序列有相对最高的复杂性;平方映象中混沌轨道阈值及杂有周期性窗口的区域具有较高的复杂性;核酸序列由于强的随机噪声背景,一般复杂性较低,其中具有长程关联的序列复杂性较高.     

遗传信息从核酸到蛋白质构象的传输效率

从密码学的观点研究了遗传信息从核酸流各氨基酸和从蛋白质一级结构流向三级结构的信息传输问题，引入了信息传输效率的概念，其对数负正丝 系统的抗干扰能力。导出了信息传输效率与序列长度的关系。发现了信息从核酸流向氨基酸（第一遗传密码）的传输效率和从氨基酸序列流向蛋白质三级结构（第二遗传密码）的传输效率大体相等，这说明了遗传信息的传输效率和抗干扰能力在以上两步传输过程中的匹配性。     

mRNA序列与蛋白序列对比

生物序列的对比是计算生物学中的一个基本问题．目前已有许多算法对DNA序列或蛋白序列之间进行对比,多是对同种生物序列进行对比．为得到mRNA序列和蛋白序列之间的对比,采用动态规划算法,提供了寻求mRNA序列和蛋白序列的局部对比和全局对比,解决了核酸与氨基酸之间的对比问题．算法的时间复杂度为O(nm)．     

关于有穷等差数列的一个性质

得到从有穷等差数列中可重复地任取3项和，所有不相等的和数构成等差数列，公差与原数列相同，进而得到各项出现的频数分布，据此可解决一类用穷举法极为繁琐的古典概率问题。     

一种基于系统行为序列特征的Android恶意代码检测方法

基于行为特征建立机器学习模型是目前Android恶意代码检测的主要方法,但这类方法的特征集中各行为特征相互独立,而行为特征间的顺序关系是反映恶意行为的重要因素。为了进一步提高检测准确率,提出了一种基于系统行为序列特征的Android恶意代码检测方法。该方法提取了程序运行发生的敏感API调用、文件访问、数据传输等系统活动的行为序列,基于马尔科夫链模型将系统行为序列转换为状态转移序列并生成了状态转移概率矩阵,将状态转移概率矩阵和状态发生频率作为特征集对SAEs模型进行了学习和训练,最后利用训练后的SAEs实现了对Android恶意代码的检测。实验结果证明,提出的方法在准确率、精度、召回率等指标上优于典型的恶意代码检测方法。     

M-矩阵最小特征值的上界序列

M-矩阵最小特征值的估计是矩阵理论研究中的重要组成部分.如果上下界能够表示为关于M-矩阵元素的易于计算的函数,那么这种估计价值更高.通过构造3个收敛序列得到M-矩阵最小特征值的新界值.该方法易于计算且能得到较紧的界,数值算例表明其结果比有关结论更加精确.     

大肠杆菌核酸适配体筛选的研究

由于传统微生物检测存在步骤繁琐、耗费时间、成本较高等缺点,因此研发快速有效检测微生物的新技术新方法显得尤为必要.本文利用whole-cell SELEX技术,进行了大肠杆菌活细胞核酸适配体的筛选,对单链DNA的制备鉴定、每轮筛选核酸文库的检测、核酸适配体的扩增克隆等内容进行了研究,在筛选过程中成功制备了单链DNA,并对整个筛选过程的核酸适配体库进行监测,保证了筛选的顺利进行,并对核酸适配体库进行了扩增和克隆,最终获得靶向大肠杆菌的核酸适配体序列,这将有助于基于核酸适配体的微生物检测新方法的建立.     

某型线扫雷达干扰的计算机模拟

针对某型线扫雷达提出了一种干扰模拟系统方案。该方案利用计算机根据不同的战术背景产生干扰序列，经过D／A交换来模拟复杂的干扰环境。文中详细介绍了各种干扰序列产生的方法。该方案充分利用了计算机软件模拟技术，具有实现简单，可扩充性强等特点。