利用复杂网络来研究tRNA序列的进化

根据点突变和互补复制的进化机制构建tRNA序列相似度平行网络和反平行网络并研究了网络的特征.分析发现当相似度很大时,tRNA基因网络出现了无标度(scale-free)的特征.其次,还比较了平行网络和反平行网络的特征,发现在相同的条件下,反平行网络中的tRNA序列间的关系比平行网络中更密切,它们之间的相似程度更高.这同时说明现代tRNA 序列由互补复制机制进化的可能性更大.最后根据点突变和互补复制的进化机制建立了一个粗糙的tRNA进化模型.结果发现模型tRNA相似度网络在0.3≤ξ≤0.5条件下,不仅和真实tRNA相似度网络有局部的相似行为,而且网络的整体行为也是相似的.因此现代tRNA序列的合理的进化机制应该是上述两种机制的混合.     

暗纹东方鲀线粒体ND1及其侧翼tRNA基因的克隆及序列分析

利用提取纯化的暗纹东方纯（rakifugu fasciatoz）肝脏的mtDNA为模板，按红鳍东方纯（rakifugu rubripes）mtDNA序列设计合成特异引物进行PCR扩增，首次克隆并测定了暗纹东方纯mtDNA的ND1亚基及其侧翼的tRNA基因。运用DNA分析软件，对暗纹东方纯与GenBank中选取的几种同目的鱼类的相应序列进行比较分析，显示暗纹东方纯与这些鱼类的各个相应基因具有较高的同源性。利用分子生物学相关软件，对暗纹东方纯及与其同目的6种鱼的ND1基因序列建立NJ和MP分子进化树，并与传统的分类地位进行比较，结果表明与传统的分类地位基本吻合。3个tRNA基因含有69～71个碱基，推定了各个tRNA的二级结构，均具有较为典型的三叶草型结构。     

基于复杂网络的济南市公交网络研究

本文运用复杂网络的相关知识对济南市公交网络进行了实证性研究,通过统计各站点的线路,绘出了它的度分布和累积度分布图像,证实济南市公交网络是一个无标度网络,并进行了分析,最后提出了一些建议。     

多粒度时空事件序列相似度算法研究

现有研究集中于不带有时间空间信息或带有固定时间空间信息的活动序列相似度计算,没有从不同层次来度量用户行为序列的相似性,为了实现对用户行为多粒度多视角的动态认知,提出一种基于序列比对算法Needleman-Wunsch的多粒度时空序列比对算法（multi-granular spatiotemporal sequences alignment,MGSSA）,扩展了NW算法的得分函数以结合时间、空间信息,通过粒度调控实现了从不同的粒度来计算时空事件序列的相似度.实验证明,多粒度时空序列比对算法MGSSA是有效且可行的.      

暗纹东方鲀线粒体若干tRNA基因的克隆及序列分析

利用分离纯化的暗纹东方鲀肝脏mtDNA为模板，按照红鳍东方纯（Takifugu rubripes）mtDNA序列设计合成特异引物进行PCR扩增，首次克隆并测定了暗纹东方纯mtDNA的Cytb、COⅠ、COⅡ、COⅢ、D-loop等5个重要基因及其侧翼的8个tRNA基因。上述基因均已在GenBank登录。8个tRNA基因含有69-72个碱基。推定了各个tRNA的二级结构并进行了初步的序列分析。结果表明：8个tRNA基因具有较为典型的三叶草型结构，各臂的碱基配对率大多数较高，稳定性较好.     

基于OLAM的时态序列相似搜索研究

时间序列相似搜索是时间序列数据挖掘的一个重要功能,它所面临的最大问题是搜索空间过大、计算过于复杂。本文提出了基于OLAM体系架构的一种时间序列相似模式分层匹配方法。该方法首先利用对时间序列广义移动均值的聚类进行相似搜索的粗匹配,接着通过构造时间序列趋势的相似度,利用此用户对相似度的要求可以进行第二次筛选;最后通过对剩余的时间序列的距离计算,就可以获得最终相似的时间序列。实验分析表明该方法具有良好的性能和OLAM特征。     

利用酵母双杂交筛选与谷氨酰tRNA合成酶相互作用的蛋白质的初步研究

使用拟南芥作为模型,采用筛选出和谷氨酰tRNA合成酶有相互作用的蛋白质的方法研究谷氨酰tRNA合成酶在植物中可能具有的未知功能.首先利用反转录PCR方法获得拟南芥的cDNA,然后通过酵母双杂交系统,用拟南芥的谷氨酰tRNA合成酶作为诱饵对拟南芥cDNA文库进行筛选,并获得多个阳性菌落.对该菌落进行进一步的鉴定得到和谷氨酰tRNA合成酶具有相互作用的蛋白质,这对进一步研究谷氨酰tRNA合成酶及其相互作用蛋白质参与的生命活动奠定基础.     

基于相似度的加权复杂网络社区发现方法

针对加权复杂网络中的社区结构发现问题,本文定义基于权重关系的相似度,并在此基础上定义了节点中心度和归属度,改进GN算法的模块度评价函数,提出一种基于相似度的中心聚类算法(SCC).该算法通过计算节点间的相似度,选取合理的中心度大的节点作为社区中心节点,最后基于节点归属度来聚集从而形成社区;同时,提出了用相似度代替边介数的改进GN算法SGN.通过理论分析,并在数据集上进行实验验证,结果表明SCC算法与WGN算法、SGN算法相比,速度和精度上均有较大改善.同时与I2C算法相比,社区的划分有效性更好.     

基于核心图增量聚类的复杂网络划分算法改进

基于核心图增量聚类的社团划分算法,设置了一个结点度阈值,利用该阈值在给定网络中筛选核心结点,以这些核心结点构造核心子图,调用GN算法产生社团框架;根据结点与社团的相似度,将除核心结点之外的结点划归到各个社团,经过反复调整各结点的归属,产生网络的社团划分。通过举例说明当度阈值设置不当,筛选出的核心结点所构成的核心子图并不能清晰地构成给定网络的各社团框架,从而严重影响网络的社团划分效率与效果。为此对其进行了改进。文中提出的是一种启发式算法,利用结点的度来逐步产生各社团框架,最后生成各社团。通过在真实网络数据集上测试,说明改进算法是高效的。     

基于复杂网络的社交网络用户影响力研究

基于复杂网络理论对社交网络用户影响力进行分析,可以为社会营销、舆情监测、信息检索等众多领域的研究提供支持.传统的网页排序算法虽然可以对有向社交网络的用户影响力进行分析,但仍存在缺陷且复杂度较高.本文提出了一种对无向社交网络进行用户影响力评价的方法,弱化了将有向网络视为无向网络研究而带来的误差,并可以高效地得到重要节点,适用范围更广.首先,本文采用网络节点的度中心性、介数中心性、接近中心性、聚类系数作为节点重要度评价指标,通过对计算数据归一化处理并取均值得到用户影响力排序的基准.其次,采用k-核分解法粗粒化地将重要度相似的节点进行归类,来检验排序的合理性.最后,通过仿真实验以及k-核分解、与HITS算法比较验证了此方法的科学性和正确性.     

复杂网络演化的自组织现象

现实世界许多复杂系统描述为复杂网络拓扑后,节点连通度呈幂律衰退,网络中存在少量的高连通度节点和大量的低连通度节点,本文研究了复杂网络的网络拓扑熵与网络结构的关系,从系统的开放性、远离平衡态、非线性相互作用以及随机涨落的角度对网络进行了分析,认为复杂网络拓扑结构是系统自组织演化的结果．     

恐怖组织网络的实证研究

文章利用复杂网路分析方法,结合数据挖掘相关理论,对包含1998—2004年间世界范围内发生的3 411起恐怖袭击事件的数据库进行数据分析,提取相关信息整理后按照一定规则建立起恐怖组织网络,绘制其网络拓扑结构图并计算其复杂网络特征参数,得出其符合小世界网络特征的结论,网络的度分布符合无标度特征,标度指数γ≈2.7。     

基于搜索效率的复杂网络多模型并行演化分析

很多真实的复杂网络呈现无标度性．但是,这些网络为什么在增长过程中遵从优先连接规则？现有研究尚未给出有力的解释．一个合理的猜想是：这些网络如果不遵从优先连接规则,则将处于不利的地位．为证实这一猜想,采用搜索效率作为评价指标,量化评价不同演化模型的优劣．首先提出一种新的复杂网络并行演化模式,使得同一网络中不同的局部遵从不同的演化模型,从而在统一的基础上比较不同演化模型搜索效率的优劣．以BA无标度网络、WS小世界网络和随机网络为基础,构建了异质复杂网络．其次,采用随机游走搜索策略和DS最大度搜索策略,比较遵从不同演化模型的异质子网的搜索效率,力图解释复杂网络中演化模式同质化的原因．实验发现一种“信息壁垒”现象,即处于劣势的网络模型,其所属节点很难被其他模型的节点访问到．实验结果表明：对于以搜索为重要功能的复杂网络,无标度网络具有最强的适应性,从而在一定程度上解释了无标度现象在众多现实复杂网络中存在的原因．     

转移RNA结构基因共有序列的统计分析

本文以大肠杆菌、地钱叶绿体和鸡线粒体基因组中:RNA结构基因的全部拷贝数为分析总体,统计出了碱基分布。在大肠杆菌中证实了Pu52-Py62半不变核苷酸对,排除了A21的共有性,确认了24个共有核苷酸,其中半数核苷酸参加三级氢键的形成作用;螺旋区碱基标准配对率平均为95％;在非标准配对中以GU为主而且集中在两个连续双螺旋的缺口处,又发现在第10、27、49位G居多现象,其意义有待阐明。大肠杆菌tRNA序列与地钱叶绿体tRNA序列极为相似,鸡线粒体tRNA由于缺乏典型的D环和TψC环而与大肠杆菌tRNA序列差别较大。本文还计算了大肠杆菌tRNA基因拷贝数与密码子利用率之间相关系数(r=0.976),并讨论了影响细胞内tRNA含量的基因剂量效应,位置效应诸问题。     

复杂网络中的病毒传播机制研究

通过复杂网络技术构建了病毒传播模型,并对SIR进行了较为细致的介绍,并对无标度网络的生成算法、传播算法和3种传播机制进行了程序验证,对验证结果进行对比分析并对生成的无标度网络进行度的统计.     

Chebyshev多项式和Lucas数列的一些性质

研究了Chebyshev多项式和著名的Lucas数列，并给出它们的一些性质。     

基于介度熵的复杂网络节点重要度识别方法

现有复杂网络通常会受到随机攻击和蓄意攻击,导致复杂网络拓扑结构的可靠性性能下降.为了解决以上问题,基于图熵,结合节点的介数中心性和其所有邻居节点的度中心性,提出一种新的攻击策略,即介度熵( BE),用来识别网络中的重要节点并加以保护.实验分别通过静态攻击和动态攻击来评估攻击策略在3个标准网络模型和3个真实网络上的效率,通过比较,介度熵比传统的攻击策略具有更高的攻击效率.     

基于图论的中国高铁网节点中心性进化研究

为了研究中国高铁网节点中心性及其进化情况,针对中国高铁2017年底、2020年初的分布情况及国家高铁网八纵八横规划(2035年)分别构建了基于图论的中国高铁网.通过对交通网节点中心性评估算法的分析,提出了中国高铁网重要节点的评估方法.通过仿真实验分析了不同参数组合得到的结果,并据此分别确定了不同时段(2017、2020、2035)的重要节点Top20,对这些节点中心性的进化过程进行对比,分析了部分重要节点排名波动的原因.