国家自然科学基金(60673018)
- 作品数：6 被引量：89H指数：3
- 相关作者：骆志刚王金华石金龙丁凡管乃洋更多>>
- 相关机构：国防科学技术大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学化学工程理学更多>>
- 非负矩阵分解算法及其在生物信息学中的应用研究被引量：6
- 2010年
- 非负矩阵分解是近年来快速发展的一类机器学习算法,能够实现对高维数据的维度规约及局部特征提取,在诸多生物信息问题的分析与处理中得到了广泛应用,并衍生出一系列实用算法。本文系统分析了非负矩阵分解的数学理论基础及其特有的局部表达属性,综述了标准非负矩阵分解与各种衍生算法的发展历程及算法初始化与参数选取方法的研究进展,并从序列特征分析、表达模式与功能模块识别、生物医学文献挖掘等几个方面总结了非负矩阵分解算法在生物信息学领域的应用成果。最后,指出了非负矩阵分解算法研究及其应用于生物信息处理所面临的问题,分析和预测了可能的发展方向。
- 石金龙骆志刚
- 关键词：非负矩阵分解生物信息学
- 基于堆积协变信息与最小自由能预测含伪结的RNA二级结构被引量：3
- 2008年
- RNA伪结预测是RNA研究的一个难点问题。文中提出一种基于堆积协变信息与最小自由能的RNA伪结预测方法。该方法使用已知结构的RNA比对序列(ClustalW比对和结构比对)测试此方法,侧重考虑相邻碱基对之间相互作用形成的堆积协变信息,并结合最小自由能方法对碱基配对综合评分,通过逐步迭代求得含伪结的RNA二级结构。结果表明,此方法能正确预测伪结,其平均敏感性和特异性优于参考算法,并且结构比对的预测性能比ClustalW比对的预测性能更加稳定。文中同时讨论了不同协变信息权重因子对预测性能的影响,发现权重因子比值在λ1:λ2=5:1时,预测性能达到最优。
- 杨金伟骆志刚方小永王金华唐可成
- 关键词：RNA二级结构
- 一种新的基于两序列比对的ncRNA基因识别模型
- 2007年
- 利用上下文相关隐Markov模型建立ncRNA基因基本二级结构模型,从两序列比对结果中提取序列相似性信息,并把该信息引入基本的上下文相关Markov模型中,从而构建出新的ncRNA基因识别模型。
- 管乃洋骆志刚严繁妹王金华
- 关键词：生物信息学非编码RNA基因识别
- 最大频繁子图挖掘算法研究被引量：2
- 2009年
- 随着图的广泛应用,图的规模不断扩大,因此提高频繁子图挖掘效率势在必行。本文针对频繁子图挖掘所产生的庞大的结果集,提出了一个最大频繁子图挖掘算法MFME,从而极大地减少了结果集的数量。MFME使用了映射的思想将图集中的边映射到边表中并在此表上进行子图挖掘,有效地提高了算法的效率。实验结果表明,MFME的效率较经典算法SPIN有明显提高。
- 李继腾骆志刚丁凡田文颖赵琦
- 关键词：数据挖掘频繁子图子图同构
- 基于最小自由能和协变信息预测带伪结RNA二级结构的迭代化方法被引量：3
- 2007年
- 多数RNA分子的结构在进化中是高度保守的,其中很多包含伪结。而RNA伪结的预测一直是一个棘手问题,很多RNA二级结构预测算法都不能预测伪结。文章提出一种基于迭代法预测带伪结RNA二级结构的新方法。该方法在给潜在碱基对打分时综合了热力学和协变信息,通过基于最小自由能RNA折叠算法的多次迭代选出所有的碱基对。测试结果表明:此方法几乎能预测到所有的伪结。与其他方法相比,敏感度接近最优,而特异性达到最优。
- 王金华骆志刚管乃洋严繁妹靳新张雯
- 关键词：RNA二级结构
- 基于堆积能量和协变信息的RNA二级结构预测算法
- 预测含伪结的RNA二级结构是生物信息学研究中的热点和难点问题。本文提出一种基于堆积能量和协变信息的含伪结RNA二级结构预测算法。该方法以堆积能量和协变信息得分作为茎区得分函数,每次迭代得到得分最优的茎区,在初始序列中将茎...
- 苏光龙黄旭慧丁凡蒋晓舟骆志刚
- 关键词：RNA二级结构预测
- 文献传递
- 复杂网络社团发现算法研究新进展被引量：76
- 2011年
- 社团结构是复杂网络普遍存在的拓扑特性之一,发现复杂网络中的社团结构是复杂网络研究的基础性问题。针对非重叠社团发现和重叠社团发现两类问题,全面综述了当前复杂网络社团发现算法研究的新进展,分析了每类社团发现算法的特点,指出该领域值得进一步探索的研究方向。
- 骆志刚丁凡蒋晓舟石金龙
- 关键词：复杂网络
- RNA序列结构比对算法综述
- RNA序列结构比对是生物信息学中的基本问题。本文介绍目前解决RNA序列结构比对问题的主要数学模型和算法思想,对算法进行分类和比较。最后,指出已有比对算法中存在的主要问题,对该领域进一步研究内容进行了展望。
- 陆斌骆志刚苏光龙丁凡
- 关键词：图模型树模型
- 文献传递
- 竞争与合作——复杂网络结构化形成的内因
- 采用博弈理论来探究复杂网络进化过程中结构化形成的内在原因.如今用于研究复杂网络的基本方法有3类:随机图模型(ER模型)、小世界模型、无尺度模型.但这3类方法都没有从根本上解释复杂网络结构化形成的原因,毕竟在现实世界中网络...
- 张湘莉兰苑波骆志刚
- 关键词：博弈论图论
- 文献传递
