论文摘要
序列比对是生物信息学中重要的研究课题,是发现序列的功能,结构和进化信息的重要手段。现有的很多比对算法都是基于目标函数,目标函数利用替换矩阵和空位罚分对比对过程和结果进行记分,用记分值来判断序列比对结果的好坏。基于目标函数的比对算法的缺点是记分系统的些许变动就可能导致局部或全局比对剧烈变化。由此,本文提出了DNA序列最大似然度比对算法来对DNA序列进行序列比对。本文首先介绍序列比对的基本概念,详细叙述了替换矩阵、空位罚分和目标函数以及它们对序列比对的影响,然后深入研究了双序列各种常用的比对算法:点阵分析、动态规划算法和词或k-串方法,并给出了它们的算法思想或伪代码。接着,根据基于目标函数算法的缺点,提出最大似然度比对算法,该算法分为两个部分:参数估值算法和比对算法。最大似然度比对算法首先使用进化参数估值算法对一对DNA序列相关的进化参数进行估值,然后比对算法利用估算出来的参数值对DNA序列进行比对。它是一个独立的方法,完全避开了基于替换矩阵和空位罚分的序列比对算法由于DNA序列相似度的不同而要选择与之相适应的替换矩阵的问题。最后,通过对进化模型最大似然度DNA比对算法的序列比对结果和FASTA比对程序结果进行比较,验证了进化模型最大似然度DNA比对算法的正确性和精确性。
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