生物信息学算法介绍
生物信息学的算法和工具
生物信息学的算法和工具生物信息学是一门多学科交叉的科学，涵盖了计算机科学、生物学、数学、统计学等诸多领域。
其研究对象主要是生物分子，如蛋白质、基因等，以及这些生物分子在生命现象中的相互作用。
在生物信息学研究中，算法和工具是不可或缺的部分。
下面，我们将介绍一些常用的生物信息学算法和工具。
一、序列比对算法序列比对是生物信息学中最基本的算法之一。
其可以对比两个或多个生物分子（如蛋白质或DNA/RNA序列）之间的相似性。
常用的序列比对算法包括：1. Needleman-Wunsch算法：是一种全局比对算法，可以比对任何长度的序列。
该算法基于动态规划的思想，将序列的比对问题转换为矩阵的最大值问题。
2. Smith-Waterman算法：是一种局部比对算法，可以找出两个序列中最相似的片段。
该算法同样基于动态规划的思想，但是不同于全局比对算法的初始化，该算法初始化各单元格为0，即无比对。
二、序列组装算法序列组装是生物信息学中的一个重要问题，其主要是将碎片化的DNA序列通过匹配拼接成整个基因组。
该过程是蛋白质功能研究、遗传疾病诊断和治疗、生命起源与进化等研究中的关键环节。
常用的序列组装算法包括：1. De Bruijn算法：是一种基于k-mer的序列组装算法。
该算法把DNA序列拆分成多个长度相等的k-mer，然后创建k-mer图。
最后通过图的遍历得到序列组装结果。
2. Overlap-Layout-Consensus (OLC) 算法：是一种传统的序列组装算法，主要依靠遗传重叠关系把碎片化的DNA或RNA序列重组成连续的序列。
该算法把编码相似区域的序列对齐在一起，再通过重叠序列片段的共识来组装序列。
三、基因预测算法基因预测是根据DNA序列信息推断出含有开放阅读框（ORFs）的基因的位置和大小。
常用的基因预测算法包括：1. 基于光学标记数据的基因组预测算法：该算法利用长读长技术生成大量拥有高精度的序列数据来提高基因预测的准确度。
生物信息学分析中的算法研究
生物信息学分析中的算法研究生物信息学是一门跨学科的研究领域，涉及生物学、数学、物理学、统计学和计算机科学等多个学科。
其研究内容主要是利用计算机技术、数学方法和统计方法对生物数据进行挖掘和分析，从而揭示生物系统的结构和功能相关信息。
在生物信息学分析中，算法研究起着至关重要的作用，有助于提高数据分析的效率和准确性，为生物学研究提供了重要的思路和方法。
一、生物序列比对算法生物序列比对是生物信息学分析中的重要问题之一。
生物序列可以是DNA序列、RNA序列或蛋白质序列，序列比对就是将两个或多个生物序列进行比较和匹配，揭示它们之间的同源性和差异性。
比对结果不仅可以用于基因结构和功能分析，还可以用于生物进化和种系发育等研究。
现有的序列比对算法主要包括全局比对算法和局部比对算法。
全局比对算法适用于两个序列完全匹配的情况，其代表算法有Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法。
这两种算法基于动态规划的思想，能够找到最佳的匹配方案，但计算复杂度较高，不适用于大规模序列比对。
局部比对算法则适用于序列局部匹配的情况，代表算法有BLAST算法和FASTA算法。
这两种算法采用启发式搜索的方法，能够快速地找到序列之间的相似和区别，已成为生物序列比对的常用工具。
二、基因表达数据分析算法基因表达数据是指在不同组织、条件和时间下，基因的转录水平的定量信息。
由于基因表达的复杂性和多样性，其数据量庞大、维度高、噪声多，分析其数据也面临一定的挑战。
生物信息学分析中的基因表达数据分析算法有许多，其中一些常用的算法有基于线性模型的算法、基于机器学习的算法、基于网络分析的算法等。
基于线性模型的算法包括基因表达聚类分析、差异基因表达分析、蛋白质相互作用网络分析等。
这些算法主要是基于基因表达数据的统计分析，通过分类、聚类等方法找到具有相似基因表达模式的基因，或者找到不同条件下基因表达显著变化的差异基因。
基于机器学习的算法包括随机森林、支持向量机、神经网络等，这些算法能够根据样本特征和原始数据进行分类、回归等预测分析，有助于快速定位和识别具有生物学意义的基因。
生物信息学和计算生物学中的算法和模型
生物信息学和计算生物学中的算法和模型生物信息学和计算生物学是生物学领域的重要分支，致力于通过计算机科学的方法和技术来研究生物学中的各种问题。
从基因组学和蛋白质组学到系统生物学和进化生物学，生物信息学和计算生物学都发挥着重要的作用。
而算法和模型则是生物信息学和计算生物学的重要组成部分，为生物学研究提供了有效的理论和工具。
在本文中，将探讨生物信息学和计算生物学中的算法和模型的重要性和应用。
一、基于生物信息学的算法1.1 基因序列分析算法DNA的序列解码是生物信息学中最基本的问题之一。
基于生物学的算法广泛应用于基因序列的比对、组装和批量序列评估等领域。
基因序列分析算法涉及到与蛋白质互作、基因功能等生物学问题的关系。
基因组学技术的快速发展和大规模数据的产生，加速了基于生物信息学算法的研究进程。
1.2 蛋白质序列分析算法蛋白质是生命现象中不可或缺的一种物质，通过化学键形成了相对稳定的三维构型进行其特定的功能。
因此，分析蛋白质序列的方法与分析基因序列的方法有很多相似之处，但同时也存在很多不同之处。
蛋白质分析的目的是根据蛋白质的序列和三维结构，以推断其功能和保守区域。
研究者可以通过蛋白质序列分析算法和模型，预测蛋白质的结构和特性，以及通过相互作用和信号途径的分析，揭示蛋白质之间的关联性和影响性。
1.3 基于机器学习的算法机器学习是人工智能领域的一种重要技术，也是生物信息学中的重要方法之一。
生物信息学中的机器学习算法，例如基于神经网络的模型和基于支持向量机的学习算法，可以应用于生物学的数据分析中。
这些算法可以从数据中挖掘出结构，预测结果，并为生物学研究提供更加精确的计算分析。
二、基于生物信息学的模型2.1 基因调控模型基因调控模型是生物信息学中最为广泛应用的模型之一，因为大多数基因表达是在特定的环境条件下被调控的。
基因调控模型能够解析基因表达的模式和相应的信号途径，从而为生物学研究揭示更深层次的机制。
这些模型可以基于不同生物体在特定条件下的基因表达指标和外部条件，判断基因表达事件是否具有缓冲和分化的特性。
生物信息学中的基因组序列比对算法
生物信息学中的基因组序列比对算法1. 引言生物信息学是研究生物学信息的存储、分析和应用的学科，其中基因组序列比对算法是重要的研究方向之一。
基因组序列比对是将一个序列与一个或多个目标序列进行比较，以寻找相似性和差异性的过程。
本文将介绍生物信息学中常用的基因组序列比对算法，包括Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法和BLAST算法。
2. Smith-Waterman算法Smith-Waterman算法是一种动态规划算法，可以用于比对两个序列之间的相似性。
它的基本思想是通过构建一个得分矩阵，计算两条序列中各个位置之间的得分，然后根据得分确定最佳比对。
具体步骤如下：(1) 构建一个得分矩阵，矩阵的行和列分别表示两条序列的每个字符。
(2) 初始化得分矩阵，将第一行和第一列的得分设为0。
(3) 根据特定的得分规则，计算得分矩阵中每个位置的得分。
得分规则可以根据具体情况进行调整，常见的得分规则包括替换得分、插入得分和删除得分。
(4) 从得分矩阵中找出最高得分的位置，得到最佳比对的结束位置。
(5) 追溯最佳比对的路径，得到最佳比对的开始位置。
Smith-Waterman算法的优点是可以寻找到最佳比对的局部相似性，适用于比对包含插入或删除的序列。
3. Needleman-Wunsch算法Needleman-Wunsch算法是一种全局序列比对算法，通过构建一个得分矩阵和得分规则，计算两个序列的全局相似性。
具体步骤如下：(1) 构建一个得分矩阵，矩阵的行和列分别表示两条序列的每个字符。
(2) 初始化得分矩阵，将第一行和第一列的得分设为特定值。
(3) 根据特定的得分规则，计算得分矩阵中每个位置的得分。
(4) 从得分矩阵中找出最高得分的位置，得到最佳比对的结束位置。
(5) 追溯最佳比对的路径，得到最佳比对的开始位置。
Needleman-Wunsch算法的优点是可以寻找到全局最佳比对，适用于比对两个序列之间的整体相似性。
生物信息学的算法研究与应用
生物信息学的算法研究与应用生物信息学是一门聚焦于生物学数据的研究分支，主要研究如何利用计算机技术处理和分析大量的生物学数据。
在近年来，随着基因测序技术的不断发展，生物学数据的规模和复杂程度也不断增加，而算法的优化和创新正日益成为生物信息学研究中最为重要的一部分。
因此，本文将简略介绍一些常见的生物信息学算法及其应用。
1. 序列比对算法序列比对是生物信息学研究的一个核心问题，它的目的是找到两个序列之间的相似性。
比对的结果可以用于推测物种之间的亲缘关系、基因结构、蛋白质功能等信息，同时也可以应用于药物研发、基因编辑等多个领域。
最常见的比对算法是基于动态规划的Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
它们的复杂度较高，但是能够找到最优解并对其进行优化，因此被广泛使用。
此外，还有一些启发式的算法，如BLAST和FASTA算法等，它们虽然不能保证找到最优解，但能够在时间复杂度上得到更好的优化，因此广受欢迎。
2. 基因预测算法基因预测是生物信息学中的一个重要问题，因为基因对生物体的生长和发育起着至关重要的作用。
基因预测的目标就是根据基因组序列推测基因的位置和结构，从而理解生物体的基因表达和功能。
常见的基因预测算法包括基于序列的算法和基于结构和统计学特征的算法。
前者利用序列中的信息，如开放阅读框架（ORFs）、启动子、终止子和剪切位点等，来推测序列中的基因位置；后者则考虑基因的结构和统计学特征，如外显子长度、剪接事件、核苷酸频率等，以推测基因的存在性和边界。
随着基因组学技术的进步，目前也有许多机器学习算法被应用于基因预测问题。
3. 蛋白质结构预测算法蛋白质结构预测是生物信息学中的一个重要问题，它的目标是根据蛋白质序列推测出其三维结构，以探究蛋白质的功能和结构。
目前，蛋白质结构预测仍然是生物信息学研究中的一个巨大挑战，此领域中有很多未解之谜等待处理。
常见的蛋白质结构预测算法包括了序列比对、同源建模、分子动力学模拟、进化算法等。
生物信息学的算法研究
生物信息学的算法研究随着科技的不断发展，生物学研究已不再局限于实验室内进行，越来越多的数据需要被收集和分析。
这就有赖于生物信息学产生了。
生物信息学将计算机科学和生物学相结合，旨在利用计算机技术解决生物学中的问题。
算法在生物信息学中扮演着至关重要的角色。
本文将详细介绍生物信息学中的几种常见算法及其应用。
1.序列分析算法序列分析是生物信息学中最常见的问题之一。
生物学家们需要对DNA、RNA和蛋白质序列进行研究。
序列分析算法主要包括序列比对和序列搜索。
序列比对可以帮助我们确定两个或多个序列的相似性或差异性。
序列搜索算法可以在大型数据库中搜索含有特定序列或特定模式的序列。
著名的序列分析工具包括BLAST和ClustalW。
BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一个非常常用的序列比对工具，它使用一种局部比对算法，可以在大型数据库中快速搜索相似性序列；ClustalW则是一个流行的多序列比对工具，它能够对一组多个蛋白质或DNA序列进行比对和分析。
2.基因组学数据分析基因组学数据分析是现代生物学家面临的最棘手的问题之一。
要处理大量的基因组数据，数据挖掘和机器学习算法是必不可少的。
一些基于机器学习的算法用于基因组序列分类和识别，如随机森林和支持向量机（SVM）。
另外，深度学习（比如人工神经网络）也被用于基因组数据分析中。
3.结构生物学算法结构生物学是生物信息学的重要组成部分。
它包括分析蛋白质、核酸和其他生命体分子的结构。
晶体学和核磁共振成像技术可以用于标定生命体分子的三维结构。
而分子动力学模拟则可以用于计算生命体分子如何运动和交互。
代表性的结构生物学软件包括Rosetta和PyMOL。
Rosetta使用分子模拟技术搜索蛋白质可折叠结构并优化分子能量。
而PyMOL可用于三维结构的可视化和分析。
结论在生物信息学中，算法作为一种重要的工具帮助生物学家们更好地理解生命的奥秘。
生物信息学算法的使用教程
生物信息学算法的使用教程生物信息学算法是指应用计算机科学和统计学的方法来解决生物学问题的一类算法。
其主要目标是通过收集、存储和分析生物学数据，从中提取有意义的信息。
生物信息学算法在基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域发挥着重要作用，帮助科学家们更好地理解生命现象和人类疾病。
本文将介绍几种常用的生物信息学算法，包括序列比对、基因预测、蛋白质结构预测和系统生物学分析，帮助读者了解这些算法的原理和使用方法。
1. 序列比对算法序列比对算法是生物信息学中最常用的算法之一，用于比较两个或多个生物序列的相似性。
这些序列可以是DNA序列、RNA序列或蛋白质序列。
其中，最常见的算法是Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
Smith-Waterman算法是一种动态规划算法，通过寻找一个最优的局部序列比对。
该算法可以用于比对相似的序列片段，从而发现具有功能相似性的区域。
Needleman-Wunsch算法是一种全局序列比对算法，帮助比对整个序列。
该算法可以用于比对不同物种之间的序列，以及预测序列间的进化关系。
2. 基因预测算法基因预测算法是用于预测DNA序列中的基因位置和结构的算法。
这些算法主要基于类似于启动子、剪接位点、终止子等信号序列的模式识别。
常见的基因预测算法有基于统计模型的算法（如Glimmer和GeneMark）和基于机器学习的算法（如SVM和随机森林）。
这些算法能够从原始DNA序列中识别出编码基因的位置和边界，对基因功能的研究具有重要意义。
3. 蛋白质结构预测算法蛋白质结构预测算法是用于预测蛋白质的三维立体结构的算法。
蛋白质的结构决定了它的功能，因此预测蛋白质结构对于理解蛋白质功能至关重要。
常用的蛋白质结构预测算法有模板比对、序列相似性、碳氮化合物二次结构预测等。
模板比对算法通过比对蛋白质序列与已知的结构相似的模板蛋白质，来预测目标蛋白质的结构。
序列相似性算法将目标蛋白质序列与已知的蛋白质序列比较，从类似的序列中推断出目标蛋白质的结构。
生物信息学算法
生物信息学算法一、引言生物信息学是一门综合性学科，结合了生物学、计算机科学和统计学等多个学科的知识，旨在从海量的生物数据中提取有用的信息。
在生物信息学研究中，算法是至关重要的工具之一，它们能够帮助我们处理、分析和解释生物数据。
本文将介绍几种常用的生物信息学算法及其应用。
二、序列比对算法序列比对是生物信息学中最基本的问题之一，其目的是找出两个或多个序列之间的相似性和差异性。
著名的序列比对算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
Smith-Waterman 算法通过动态规划的方法寻找两个序列之间的最优局部比对，适用于寻找相似区域。
Needleman-Wunsch算法则是一种全局比对算法，通过填充一个二维矩阵来找到两个序列的最优全局比对。
三、基因组组装算法基因组组装是将短序列片段拼接成完整的基因组序列的过程。
由于新一代测序技术的发展，我们可以获得大量的短序列片段，但这些片段通常较短且存在重叠区域。
基因组组装算法的目标是恢复原始的基因组序列。
常用的基因组组装算法包括重叠图算法和de Bruijn 图算法。
重叠图算法通过寻找序列片段之间的重叠关系来进行拼接，而de Bruijn图算法则将序列片段切分成较短的k-mer，并通过构建k-mer之间的连接关系来进行拼接。
四、基因表达分析算法基因表达分析是研究基因在不同组织或条件下的表达水平变化的过程。
在生物信息学中，我们可以通过RNA测序技术获得基因表达的定量信息。
常用的基因表达分析算法包括差异表达分析和聚类分析。
差异表达分析通过比较不同条件下的基因表达水平来寻找差异表达的基因。
聚类分析则是将基因按照其表达模式进行分组，从而揭示基因表达的潜在模式。
五、蛋白质结构预测算法蛋白质是生物体内最重要的功能分子之一，其结构与功能密切相关。
然而，通过实验手段确定蛋白质结构的成本较高且耗时较长。
因此，蛋白质结构预测算法成为了研究的热点。
生物信息学常用算法简介
➢动态规划算法是一种优化算法， 它本质上是一种有效的穷举法。
➢它的基本想法是最优路径上的 每一段都应该是局部的最优路 径。
➢动态规划算法的典型应用：序 列比对。
序列比对应用举例
➢ 序列组装 ➢ 进化分析 ➢ 保守区发现 ➢ 蛋白质结构与功能预测 ➢ cDNA的基因组定位 ➢ 基因结构与功能分析
序列比对模型
➢ 类型：全局比对与局部比对 ➢ 需考虑的因素：替换，插入，删除 ➢ 例：AGCTA–CGTACATACC
AGCTAGCGTA– –TAGC ➢ 打分系统：替换矩阵。记为：
σ(a,b) 其中a, b为我们考虑的字符集中的元素。
比对算法的目标，
就是找到在给定打 分系统下，得分最 高的比对方式。
动态规划算法（全局比对）
其他DNA打分矩阵 及其对比对结果的影响
➢ 例如：
(a, b)
1，（a b） 3，（a b）
➢ 若得分大于(a罚,分) ，则(可,b得) 到长11的0，，，（（有延开较长始 多）） 插入 删除的结果；反之，则得到短的，局部的比对
结果。
蛋白质序列比对的打分矩阵
➢ PAM矩阵（Persent Accepted Mutation)： 基于进化模型的打分矩阵。
➢ 表中各列满足
20
M ij 1
j 1
➢ 若fi （i =1～20）表示20种氨基酸在自然界中
的分布，该矩阵还满足20来自fi 1i 1
20
20
f i M ij
f i (1 M ii ) 0 .01
i 1 i j
i 1
20
f i M ii 0.99
i 1
➢ 由于fi 是自然界中氨基酸经过长期进化后形成
生物信息学的算法
生物信息学的算法1.序列比对算法：序列比对是生物信息学中最基本和重要的任务之一，通过比较两个或多个生物序列的相似性来推断其进化关系和功能。
常用的序列比对算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
这些算法基于动态规划的思想，能够找到最优的序列比对方案。
2.DNA测序算法：DNA测序是获取DNA序列信息的过程，其中最常用的测序技术是第二代测序技术，例如Illumina测序和454测序。
这些测序技术需要识别并记录大量序列碱基。
DNA测序算法用于处理这些原始测序数据，并将其转化为可识别的DNA序列。
3.基因预测算法：基因预测是识别DNA序列中编码蛋白质的基因的过程。
这是生物信息学中非常重要的任务之一、基因预测算法基于不同的原理和方法，例如基于序列比对的方法、基于统计模型的方法和机器学习方法。
这些算法可以预测基因的位置、外显子和内含子的边界以及基因的功能。
4.蛋白质折叠算法：蛋白质折叠是指蛋白质从线性氨基酸序列折叠成特定的三维结构的过程。
蛋白质折叠算法是基于物理模型和统计模型的方法，通过计算力学潜能和熵等能量参数来预测蛋白质的最稳定结构。
这些算法对于理解蛋白质的功能和研究蛋白质相关疾病具有重要意义。
5.基因表达分析算法：基因表达分析是衡量基因在特定条件下的表达水平的过程。
常用的基因表达分析算法包括聚类分析、差异表达分析和功能富集分析。
这些算法可以帮助研究人员理解基因的功能、寻找基因表达模式以及发现与特定疾病相关的基因。
6.蛋白质互作网络分析算法：蛋白质互作网络分析是用于分析蛋白质间相互作用关系的方法。
这些算法基于蛋白质互作网络中的拓扑结构和网络特征来研究蛋白质的功能和相互作用网络的组织。
常用的蛋白质互作网络分析算法包括网络聚类、模块发现和关键节点识别等。
这些算法只是生物信息学领域中的一小部分示例，随着技术的发展和研究的深入，会有越来越多的算法被开发出来，用于解决不同的生物学问题。
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2.1 假设检验的基本原理
2）假设检验的目的
判断是由于何种原因造成的不同，以做出决策。
3）假设检验的原理/思想
反证法：当一件事情的发生只有两种可能A和B， 为了肯定其中的一种情况A，但又不能直接证实A， 这时否定另一种可能B，则间接的肯定了A。
基于概率论：事件的发生不是绝对的，只是可能 性大小而已。
2.2 T检验方法
1）单个样本的T检验
基因x在N次重复实验中的M值
为 X M1,
M2,
,
M N ，均值为 x
1 N
N
Mi
i 1
T统计量定义为：T x SEX
SE(X) 标准差为：SEX
1
N
N i 1
Mi x
2
2.2 T检验方法
2）配对样本的T检验
Tg
xg1 xg2
s
2 g1
n1
s
2 g
2
n2
ni
xgi xgij ni j 1
sg2i
1 ni 1
ni j 1
xgij
xgi
2
2.2 T检验方法
比较两组病人平均住院时间
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
性别 女 女 女 女 女 男 男 女 女 男
年龄 30 73 40 47 25 69 4 56 43 50
住院时间 9 5 5 7 3 8 8 11 14 30
平均住院7.5天
平均住院10天
T检验P值=0.42，不具有显著差异
2.3 超几何假设检验
基因本体论(Gene Ontology ): 描述基因/蛋 白质的功能
三类术语(Term):
Cellular component: 在哪里？ Biological process: 干什么？ Molecular function：我是谁？
使用抗生素 否 否 否 否 否 否 否 否 否 否
住院时间 5 10 6 11 5 4 3 11 17 3
编号 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
性别 女 女 男 男 男 女 女 男 男 男
年龄 59 20 32 36 47 22 33 19 82 60
使用抗生素 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是
2 假设检验方法
2.1 假设检验的基本原理 2.2 T检验方法 2.3 超几何假设检验
2.1 假设检验的基本原理
比较两组病人平均住院时间
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
性别 女 女 女 女 女 男 男 女 女 男
年龄 30 73 40 47 25 69 4 56 43 50
使用抗生素 否 否 否 否 否 否 否 否 否 否
场目击者看到了一对乘车的男女，很快警方逮捕 了一对夫妻。下面列出罪犯的主要特征及其在洛 杉矶地区的出现概率： 黄色的汽车：1/10 有八字胡的男性：1/4 黑人男性：1/10 马尾辫女孩：1/10 金发女孩：1/3 汽车中有肤色不同的夫妻俩：1/1000
1.2 生物学中的概率问题
1）微观方面 ——分子的布朗运动 2）遗传学 ——基因的交叉与变异 3）种群研究 ——种群的数量 ——生物多样性
住院时间 5 10 6 11 5 4 3 11 17 3
不使用抗生素患者 平均住院7.5天
编号 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
性别 女 女 男 男 男 女 女 男 男 男
年素 是 是 是 是 是 是 是 是 是 是
1.2 生物学中的概率问题
4）医学研究 患病率、死亡率 检测手段的敏感度与特异性 肺癌与抽烟 高血压与家族遗传史 糖尿病与肥胖、饮食习惯 细菌感染与体温、白细胞数量、淋巴细胞
数量的关系
2 假设检验方法
某事发生了：是由于碰巧？ 还是由于必然的原因？
统计学家运用显著性假设检 验来处理这类问题。
2.3 超几何假设检验
功能显著性分析：超几何分布
3 分类器设计
3.1 分类的一般流程 3.2 特征提取与数据压缩 3.3 常用分类算法 3.4 分类器的评估
3.1 分类的一般流程
3.1 分类的一般流程
分类的三个步骤
3.2 特征提取与数据压缩
1. 过滤法
使用评价准则来增强特征与类的相关性，削减特征之间 的相关性。评价函数分为四类：距离度量，如欧氏距离、 S阶Minkowski测度等；信息度量，如信息增益或互信息； 依赖性度量，如Pearson相关系数、Fisher分数、t-test等 统计性相关系数；一致性度量。
1 概率论基础
1.1 概率论的基本概念 1.2 生物学中的概率问题
1.1 概率论的基本概念
概率论是研究随机性或不确定性等现象的 数学。模拟实验在同一环境下会产生不同 结果的情况，如掷骰子、扔硬币、抽扑克 牌、轮盘游戏等。
1.1 概率论的基本概念
概率与轮盘赌博
轮盘上均匀刻着数字0~36，游戏赔率是 1:35，如果赢了，1 元可以变成 36 元。
1.1 概率论的基本概念
概率：度量随机事件发生的可能性
如果某事情发生的概率是1/n，那么n次事件里 一定会发生一次该事件吗？
条件概率与条件独立
掷硬币连续99次出现正面，第100次出现正面 的概率是多少？
前天下雨，昨天下雨，今天会不会下雨呢？
1.1 概率论的基本概念
法庭上的数学证据——洛杉矶抢劫案 1964年某天，一个老妇人被推倒并遭抢劫，现
住院时间 9 5 5 7 3 8 8 11 14 30
使用抗生素患者 平均住院10天
2.1 假设检验的基本原理
1）假设检验的原因
因存在个体差异，抽样误差不可避免，不能仅 凭个别样本的值来下结论。对于两组样本，其 均值差异有两种可能：
无显著差别，仅由于抽样误差造成；
有显著差别，主要由实验因素不同引起。
2.1 假设检验的基本原理
4）假设检验的一般步骤
建立假设 原假设(H0) ：两均数相等； 备择假设(H1)：与 H0 相反;
确定显著性水平 计算统计量：选择统计方法，
如T检验 确定概率值P
做出推论
2.2 T检验方法
基本原理：对于同一事件的重复观测数据，如
果数据分散程度比较小，均值就更接近真实值。
第3章 生物信息学算法 介绍
主讲人：刘 伟
算法是生物信息的核心
从数据到知识， 如何应用生物信 息学算法去伪存 真，发现奥秘？
算法
内容提要
1 患病的比例？患者的死亡比例？ ——概率论基础
2 服用某种药物后，是否有显著效果？ ——假设检验方法
3 该疾病与哪些因素有关？ ——相关与回归
4 如何区分不同的疾病？ ——分类器设计