陆林英
- 作品数：9 被引量：11H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>
- 改进的系统发育谱算法在蛋白质功能注释中的应用
- 2009年
- 系统发育谱方法是目前研究较多的一种基于非同源性的生物大分子功能注释方法。针对现有算法存在的一些缺陷,从两个方面对该方法做了改进:一是构造基于权重的系统发育谱;二是采用改进的聚类算法对发育谱的相似性进行分析。从NCBI上下载100条Escherichia coli K12蛋白质作为实验数据,分别使用改进的算法和经典的层次聚类算法、K均值聚类算法对相似谱进行分析。结果显示,提出的改进算法在对相似谱聚类的精确度上明显优于后两种聚类算法。
- 马雅楠孙平平魏雅卓陆林英崔颖马志强
- 关键词：权值聚类
- 遗传算法在转录因子结合位点识别中的应用
- 2009年
- 遗传算法是模拟生物进化过程的计算模型,是一种全局优化搜索算法。将遗传算法与转录因子结合位点识别问题相结合的新方法,以一致性序列模型作为保守motif的描述模型,通过对motif序列与待测序列的比对问题进行编码,将其转化成搜索空间中的优化问题,利用遗传算法来搜索最优解,预测转录因子的结合位点。实验结果表明,这种新的方法是有效的,它在占用少量内存的情况下能够准确地识别出待测转录因子结合位点。
- 马志强魏雅卓崔颖马雅楠孙平平陆林英
- 基于统计建模的系统发育谱方法研究
- 2008年
- 系统发育谱算法作为一种有效的大规模基因组功能注释方法,已经被成功的应用到原核生物基因组的功能注释中去。通过对系统发育谱方法中的一个关键环节——相似谱的聚类进行分析,提出了一种基于统计建模的方法来对相似的系统发育谱进行聚类。实验表明,该方法在保证较高的覆盖率的同时,还有效的提高了算法的整体速度,且当参与建模的系统发育谱的数目越大时,算法的精确度越高。
- 马志强马雅楠孙平平魏雅卓陆林英崔颖周春光
- 关键词：统计建模聚类
- 基于支持向量机的蛋白质相互作用识别
- 2009年
- 支持向量机(SVM)是广泛应用于各个领域的分类算法,包括生物信息学。本研究应用SVM作为蛋白质相互作用的分类算法,所用蛋白质相互作用数据下载于墨尼黑生物信息学中心的酿酒酵母数据集,包含有6 736条蛋白质,其中相互作用的有4 837对,不相互作用的有9 674对。提取蛋白质主要结构的电荷和等电位点特征,并应用SVM分类算法对此进行了分类。结果显示,分类的正确率在60%左右,但是较系统发育谱法还是获得了较高的分类正确率。
- 陆林英魏雅卓崔颖孙平平马雅楠马志强
- 关键词：蛋白质相互作用SVM
- 基于自适应免疫遗传算法的多序列比对被引量：4
- 2007年
- 针对多序列比对问题提出一种基于自适应免疫遗传算法的多序列比对方法。为了保持群体中个体的多样性,以及加快算法的收敛速度,该算法中交叉概率和变异概率根据群体的多样性自适应调整,并且在选择免疫算子时采用择优策略,将免疫算子引入到自适应遗传算法中,通过对个体接种疫苗来进一步提升个体的存活能力。
- 刘帅马志强刘清雪陆林英
- 关键词：生物信息学多序列比对免疫遗传算法算子
- 基因非编码区与转录调控元件的识别研究被引量：3
- 2008年
- 随着后基因组时代的到来,非编码区的研究已经成为科学家面临的挑战,对基因非编码区的一个主要研究方向就是对调控元件的研究。识别转录调控元件是理解基因转录机制和表达模式的关键。较全面地介绍了基因非编码区以及调控元件,包括功能和作用,常用识别算法,并对常用数据库进行介绍,提出可能的研究方法和发展方向。
- 马志强崔颖马雅楠陆林英魏雅卓孙平平
- 关键词：非编码区调控元件数据库
- 改进的K-mean聚类算法在基因系统发育谱分析中的应用
- 2008年
- 简要介绍了系统发育谱法的原理,着重阐述了K-mean聚类算法在对基因系统发育谱分析中的改进,并与传统的K-mean聚类算法进行比较。实验结果表明,改进的K-mean聚类算法在运用系统发育谱法进行基因功能注释上是快而有效的,可以快速收敛到近似最优解。
- 马志强孙平平马雅楠魏雅卓陆林英崔颖周春光
- 基于Web Service的组件管理系统被引量：2
- 2007年
- 为有效管理已有组件,设计了一个组件管理系统。并通过Web Services技术将该组件库中的组件所提供的功能以服务的形式在Internet上发布,以解决异构分布式组件的互操作问题。
- 郭洪波魏雅卓陆林英马志强
- 关键词：组件WEBSERVICES
- 基于序列从头预测法的蛋白质相互作用研究
- 蛋白质相互作用是细胞大部分功能的基础，直接关系着生物功能的多样性，它有两种主要的形式，包括“物理”上的相互作用和功能上的相互作用，一般的相互作用是指参与同一个代谢途径，具有相似的功能，也就是功能上的相互作用。
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- 陆林英
- 关键词：相互作用蛋白质序列
- 文献传递
