抗独特型克隆选择算法_张立宁
ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@iscas.ac.cn
Journal of Software, Vol.20, No.5, May 2009, pp.1269−1281 http://www.jos.org.cn
doi: 10.3724/SP.J.1001.2009.03266 Tel/Fax: +86-10-62562563
© by Institute of Software, the Chinese Academy of Sciences. All rights reserved.
抗独特型克隆选择算法∗
张立宁1,2+
, 公茂果1,2
, 焦李成1,2
, 马文萍1,2
1
(西安电子科技大学 智能信息处理研究所,陕西 西安 710071)
2
(西安电子科技大学 智能感知与图像理解教育部重点实验室,陕西 西安 710071)
Clonal Selection Algorithm Based on Anti-Idiotype
ZHANG Li-Ning1,2+
, GONG Mao-Guo1,2
, JIAO Li-Cheng1,2
, MA Wen-Ping1,2
1
(Institute of Intelligent Information Processing, Xidian University, Xi’an 710071, China)
2
(Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of the Ministry of Education, Xidian University, Xi’an 710071,
China)
+
Corresponding author: E-mail: liningzh@126.com
Zhang LN, Gong MG, Jiao LC, Ma WP. Clonal selection algorithm based on anti-idiotype. Journal of
Software, 2009,20(5):1269−1281. http://www.jos.org.cn/1000-9825/3266.htm
Abstract: Based on the antibody clonal selection theory of immunology, an artificial immune system algorithm,
clonal selection algorithm based on anti-idiotype (AICSA), is proposed to deal with complex multi-modal
optimization problems by introducing the anti-idiotype. This algorithm evolves and improves the antibody
population through clonal proliferation, anti-idiotype mutation, anti-idiotype recombination and clonal selection
operation, which can perform global search and local search in many directions rather than one direction around the
identical antibody simultaneously. Theoretical analysis proves that AICSA can converge to the global optimum. By
introducing the anti-idiotype, AICSA can make the most of the structure information of antibodies, accelerate the
convergence, and obtain the global optimization quickly. In experiments, AICSA is tested on four different types of
functions and compared with the clonal selection algorithm and other optimization methods. Theoretical analysis
and experimental results indicate that AICSA achieves a good performance, and is also an effective and robust
technique for optimization.
Key words: clonal selection; anti-idiotype; evolutionary algorithm; artificial immune system; numerical
optimization
摘 要: 基于免疫学中的抗体克隆选择学说,通过引入抗独特型结构,提出了一种用于求解复杂多峰函数优化问
题人工免疫系统算法——抗独特型克隆选择算法.该算法通过克隆增殖操作、抗独特型变异操作、抗独特型重组操
∗ Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60703107 (国家自然科学基金); the National
High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2009AA12Z210 (国家高技术研究发展计划(863)); the National
Basic Research Program of China under Grant No.2006CB705700 (国家重点基础研究发展计划(973)); the Program for New Century
Excellent Talents in University under Grant No.NCET-08-0811 (新世纪优秀人才支持计划); the Program for Cheung Kong Scholars and
Innovative Research Team in University of China under Grant No.IRT0645 (长江学者和创新团队发展计划) Received 2007-09-04; Accepted 2008-01-29
1270 Journal of Software 软件学报 Vol.20, No.5, May 2009
作和克隆选择操作这4个操作算子来实现抗体种群的进化,能够同时在同一抗体周围的多个方向进行全局搜索和
局部搜索,具有较强的搜索能力.理论分析表明,抗独特型克隆选择算法具有全局收敛性.抗独特型结构的引入充分
利用了优势抗体的结构信息,加快了抗体种群的收敛速度,从而以更快的速度获得全局最优解,同时降低了算法陷入
局部极值点的几率.实验部分采用4组不同类型的函数对算法性能进行测试.理论分析及实验结果表明,与克隆选择
算法等已有算法相比,该算法性能好,求解精度高,鲁棒性强.
关键词: 克隆选择;抗独特型;进化算法;人工免疫系统;数值优化
中图法分类号: TP18 文献标识码: A
从20世纪以来,优化问题吸引了越来越多不同背景研究人员的注意力,成为科学研究中的一个热点领域.
同时,真实世界中处理的问题变得越来越复杂,常规算法已经不能很好地解决这些复杂的研究问题,这时就需要
能够解决这些复杂问题的新算法.通常,非约束优化问题可以用以下D维最小化函数来表示:
Minf(x),x=[x
1,x
2,…,x
D] (1)
其中,D表示优化参数的维数.上面的表达式给出了常规优化问题的统一数学模型.
人工免疫系统借鉴脊椎动物免疫系统的作用机理,特别是高级脊椎动物(主要是人)免疫系统的信息处理模
式,以免疫学术语和基本原理构造新的智能算法,为问题的求解提供了新颖的方法.人工免疫系统提供噪声忍
耐、无教师学习、自组织、记忆等进化学习机理,结合分类器、神经网络和机器推理等系统的一些优点,其研
究成果涉及到控制、数据处理、优化学习和故障诊断等许多领域,已成为继神经网络、模糊逻辑和进化计算后
人工智能的又一研究热点[1,2]
.在人工免疫系统中,克隆选择机理已经引起了研究者的兴趣,一些基于克隆选择
学说的算法[3−5]
相继被提出来,但是这些研究大多集中在对生物免疫功能的简单模拟上,对于抗体细胞独特型
结构[6]
并没有过多的考虑,因此,现有的人工免疫系统算法并没有完全模拟生物免疫系统的功能.
本文通过将抗独特型结构引入克隆选择算法,构造了一种人工免疫系统算法——抗独特型克隆选择算法
(clonal selection algorithm based on anti-idiotype,简称AICSA).具体来说,该算法通过抗独特型变异和重组算子
来模拟抗体的独特型结构,从而实现对生物免疫功能的模拟.仿真实验结果表明,相对于de Castro等人的克隆选
择算法及其他已有的优化算法,抗独特型克隆选择算法在处理复杂函数优化问题时具有更高的求解精度和更
强的鲁棒性.
本文第1节介绍有关人工免疫系统的一些基本知识.第2节详细描述抗独特型克隆选择算法,并对其收敛
性进行分析.第3节首先介绍测试函数的形式,并对抗独特型克隆选择算法的参数进行分析,同时给出对测试函
数的仿真实验和分析.最后一节是本文的结论和进一步的研究工作.
1 人工免疫系统
1.1 克隆选择学说
1958年,Burnet等人提出了克隆选择学说[7]
,其中心思想为:抗体是天然产物,以受体的形式存在于细胞表
面,抗原可与之选择性地反应.抗原与相应抗体受体的反应可导致细胞克隆性增殖.该群体具有相同的抗体特异
性,其中某些细胞克隆分化为抗体生成细胞,另一些形成免疫记忆细胞以参加以后的二次免疫反应.在此过程
中,主要借助克隆使其激活、分化和增殖,以增加抗体的数量,通过进行免疫应答最终清除抗原.因此,克隆选择是
生物免疫系统自适应抗原刺激的动态过程,在这一过程中所体现出的学习、记忆、抗体多样性等生物特性[5]
,
正是人工免疫系统所借鉴的.
1.2 克隆选择算法
根据Burnet的抗体克隆选择学说,de Castro以及Kim等人从不同的角度模拟上述生物学抗体克隆选择机
理,相继提出了不同的克隆选择算法[3−5]
.本文重点描述文献[3]的克隆选择算法,并给出de Castro提出的克隆选
择算法的流程.
人BLyS基因克隆、表达和抗人BLyS单克隆抗体的制备
人BLyS基因克隆、表达和抗人BLyS单克隆抗体的制备
张志方;张春艳;潘敬运;林学颜
【期刊名称】《中山大学学报（医学科学版）》
【年(卷),期】2002(023)003
【摘 要】[目的]研制抗人BLyS单克隆抗体,以进一步探讨人BLyS与自身免疫性疾病的关系.[方法]将人BLyS基因克隆到融合蛋白原核表达载体pGEX-4T-1中,构建重组质粒pGEX-4T-1/hBLyS,用此重组质粒转化大肠杆菌BL21,加IPTG诱导大肠杆菌表达GST-hBLyS融合蛋白,用此融合蛋白免疫BALB/c鼠,取鼠脾细胞与骨髓瘤细胞融合,用ELISA法筛选阳性克隆,用免疫印迹和流式细胞仪进一步鉴定抗体的特异性.[结果]重组质粒双酶切结果和DNA序列测定以及表达蛋白SDS-PAGE电泳结果表明,pGEX-4T-1/hBLyS重组质粒可以正确表达GST-hBLyS融合蛋白;ELISA、免疫印迹和流式细胞仪检测结果表明,1c6杂交瘤细胞株产生的单克隆抗体可以特异性结合人T淋巴细胞膜表面BLyS的膜外区,属于IgG2b亚类.[结论]所获得的单克隆抗体具有能够结合人T淋巴细胞上的BLyS特异性,可用于研究人BLyS与自身免疫性疾病的关系.
【总页数】5页(P176-179,207)
【作 者】张志方;张春艳;潘敬运;林学颜
【作者单位】中山大学中山医学院生理学教研室,广东,广州,510089;中山大学中山医学院免疫学教研室,广东,广州,510089;中山大学中山医学院生理学教研室,广东,广州,510089;中山大学中山医学院免疫学教研室,广东,广州,510089
【正文语种】中 文 【中图分类】R392.11;R331.3
【相关文献】
1.基因免疫制备抗人BLyS单克隆抗体及单抗特性分析 [J], 张志方;张春艳;潘敬运;林学颜
2.BLyS受体TACI、BCMA与人IgG1 Fc融合蛋白在哺乳动物细胞中的表达与鉴定 [J], 田瑞阳;黄玉辉;陈悦;韩威;俞缨;刘惠;翁忠辉;杨胜利;龚毅
抗幽门螺杆菌细胞空泡毒素纳米抗体的制备及鉴定
Vol.7 No.1Feb. 2021生物化工Biological Chemical Engineering第 7 卷 第 1 期2021 年 2 月
抗幽门螺杆菌细胞空泡毒素纳米抗体的制备及鉴定
刘晓芳1，刘琼2，黄云祥1，钟引凤1，何庆华3，李燕萍3，涂追4，付金衡3*
（1.南昌大学 生命科学学院，江西南昌 330031；2.中德联合研究院，江西南昌 330047；
3.食品科学与技术国家重点实验室，江西南昌 330047；4.南昌大学基础医学院，江西南昌 330031）
摘 要：目的：获取抗幽门螺杆菌（Helicobacter pylori，Hp）细胞空泡毒素纳米抗体并鉴定其结合和抑制幽门螺杆菌的能力。
方法：用灭活的幽门螺杆菌免疫羊驼，以重组蛋白VacA为靶点，从噬菌体展示文库中筛选与幽门螺杆菌特异性结合的纳米抗体，
间接phage-ELISA鉴定结合重组蛋白VacA能力并诱导其进行原核表达，鉴定其与Hp的结合力。结果：获得5×107库容的噬菌
体文库，将筛选的OD450值较高的纳米抗体HV2-36表达，经鉴定为可溶性蛋白且表达量为102.8 mg/L；所制备纳米抗体能特异性
结合Hp菌体蛋白，并对Hp具有体外抑制作用。结论：本研究成功获得抗幽门螺杆菌VacA的纳米抗体。
关键词：VacA；幽门螺杆菌；纳米抗体；phage-ELISA
中图分类号：Q78 文献标识码：A
Preparation and Identification of Anti-VacA of Helicobacter pylori Nanobody
LIU Xiaofang1, LIU Qiong2,HUANG Yunxiang1, ZHONG Yinfeng1, HE Qinghua3, LI Yanping3, TU Zhui4, FU Jinheng3*
(1.Institute of Life Sciences, Nanchang University, Jiangxi Nanchang 330031; 2.Sino-Germany Joint Research Institute，Nanchang University, Jiangxi Nanchang 330047; 3.State Key Laboratory of Food Science and Technology, Nanchang University, Jiangxi Nanchang 330047; 4.Department of Medical Microbiology, School of Medicine, Nanchang University, Jiangxi Nanchang 330031)
呕吐毒素单克隆抗体制备及鉴定
呕吐毒素单克隆抗体制备及鉴定
孙震;冯才伟;李勇;吴鹏;冯静;韩京朋
【摘 要】为制备一种呕吐毒素(deoxynivalenol,DON)单克隆抗体(McAb),对DON进行改造,合成了半抗原,然后与载体蛋白BSA、OVA分别偶联合成偶联抗原DON-BSA、DON-OVA,并通过聚丙烯酰胺凝胶电泳法和紫外分析法对合成的偶联抗原进行鉴定.然后用DON-BSA作为免疫抗原,DON-OVA作为检测抗原免疫小鼠制备抗DON的单克隆抗体.结果所得单克隆抗体为IgG1亚型,分子质量为158 ku,抗体标准曲线IC50值为1.7 μg/L,与T2毒素、黄曲霉毒素B1几乎没有交叉反应,筛选到的单克隆抗体可用于研制DON酶联免疫检测产品.
【期刊名称】《动物医学进展》
【年(卷),期】2012(033)011
【总页数】5页(P90-94)
【关键词】呕吐毒素;半抗原;单克隆抗体
【作 者】孙震;冯才伟;李勇;吴鹏;冯静;韩京朋
【作者单位】北京勤邦生物技术有限公司,北京102206;北京勤邦生物技术有限公司,北京102206;北京勤邦生物技术有限公司,北京102206;北京勤邦生物技术有限公司,北京102206;北京勤邦生物技术有限公司,北京102206;北京勤邦生物技术有限公司,北京102206
【正文语种】中 文
【中图分类】S859.87
呕吐毒素（vomitoxin），又称脱氧雪腐镰刀菌烯醇（deoxynivalenol，DON），化学名称为3α，7α，1，5－三羟基草镰孢菌－9－烯－8－酮，属单端孢霉烯族化合物［1－2］。单端孢霉烯族毒素共有150多种，是一类强有力免疫抑制剂，所引起典型症状是采食量降低，所以这类毒素又叫饲料拒食毒素，DON是其中最重要一种毒素［3－4］。
DON主要来自镰刀菌属（Fusarium），尤其是禾谷镰刀菌（Fusarium
grarninearum）和黄色镰刀菌（Fusarium culmorum），其结构为四环倍半萜，分子式为 C15 H 20 O6，分子质量296.3 ku［5－6］。其结构式如下（图1）：
基于多记忆抗体克隆选择的人工免疫网络算法
第２９卷第２期 计算机仿真 ２０１２年２月 文章编号：１００６—９３４８（２０１２）０２—０１０２—０３ 基于多记忆抗体克隆选择的人工免疫网络算法 樊爱京，潘中强 （平顶山学院网络计算中心，河南平顶山４６７０００） 摘要：在优化克隆算法的研究中，针对传统的克隆选择算法存在收敛性差和局部最优问题，提出一种多记忆抗体克隆选择原 理的人工免疫网络算法。在克隆选择算法的基础上通过引入替代阀值因子，利用随机生成的新抗体组成种群替代原种群中 对抗原亲和力最小抗体，同时增设变异概率的概念，达到在一定程度上避免记忆抗体种群的退化现象，提高算法的全局优化 能力，避免陷入局部最优。仿真结果表明，算法加快了种群亲和力成熟的进程，随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋 势，能更好的应用于大规模各种识别问题中。 关键词：人工免疫系统；克隆选择算法；免疫网络算法 中图分类号：ＴＰ１８ 文献标识码：Ａ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｍｍｕｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｍｅｍｏｒｙ Ａｎｔｉｂｏｄｙ Ｃｌｏｎａｌ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ＦＡＮ Ａｉ—ｊｉｎｇ，ＰＡＮ Ｚｈｏｎｇ—ｑｉａｎｇ （Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｐｉｎｇｄｉｎｇｓｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｐｉｎｇｄｉｎｇｓｈａｎｓｈａｎ Ｈｅｎａｎ ４６７０００，Ｃｈｉｎａ） ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｏ ｏｖｅｒｃｏｍｅ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓ ｉｎ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｅｌｏｎａｌ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｎ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｍｍｕｎｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｍｅｍｏｒｙ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｃｌｏｎａｌ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｏｆ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｌｏｎａｌ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｂｙ ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇ ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｆａｃｔｏｒ，ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｕｓｅｄ ｔｈｅ ｎｅｗ ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ ｇｅｎ－ ｃｒａｔｅｄ ｒａｎｄｏｍｌｙ ｔｏ ｒｅｐｌａｃｅ ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｓｐｅｃｉｅｓ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｓｍａｌｌｅｓｔ ａｎｔｉｇｅｎ ａｆｆｉｎｉｔｙ ａｎｔｉｂｏｄ— ｉｅｓ，ａｎｄ ｍｅａｎｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｃｏｎｃｅｐｔ ｏｆ ａｎ ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｕｔａｔｉｏｎ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｗａｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｏ ａｖｏｉｄ ｔｈｅ ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅｎ— ｏｒｙ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｇｌｏｂａｌ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｔｏ ａｖｏｉｄ ｆａｌｌｉｎｇ ｉｎｔｏ ｌｏｃａｌ ｏｐｔｉｍｕｍ． Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｇｌｏｂａｌ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｂｅ ｂｅｔｔｅｒ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｌａｒｇｅ—ｓｃａｌｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ． ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ＡＩＳ；Ｃｌｏｎａｌ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ：ａｉＮｅｔ １ 引言 人工免疫系统 。 （ＡＩＳ）是一种具有较强生命力的智能 信息处理方法，它受生物免疫系统启发，通过模仿免疫系统 抗体和抗原识别、结合抗体产生过程以及其他特殊的免疫机 制，提供新颖自适应智能学习方法。现今已广泛应用于计算 机与网络安全、模式识别、数据挖掘、机器学习以及故障检测 与耐受 等领域。人工免疫算法是ＡＩＳ的重要组成。其克 隆选择算法 作为人工免疫算法的核心算法之一，近些年， 受到众多研究者的关注，在此基础之上产生了多种改进算 法。文献［６］为提高算法的收敛性将一种新型的变异操作 引入了克隆选择过程；文献［７］提出一种免疫记忆动态克隆 策略算法用以模拟克隆选择及免疫记忆的动态过程；文献 收稿１３期：２０１１一Ｏ３—２０修回日期：２０１１－０５—０５ 一ｌ０２一 ［８］在克隆选择算法基础上弓Ｉ入Ｋ一均值算子，提出了完整 的克隆一Ｋ均值算法，解决Ｋ一均值算法对初始值敏感且容 易陷入局部最优的缺点。与传统克隆选择算法相比较，以上 算法的在收敛性能、局部优化等方面均有所改进，但在全局 优化、抗原识别率、自适应程度等方面考虑不足。同时由于 每个实际应用领域都会有一些基本的特征信息或知识，尤其 是在网络入侵检测领域，一些先验知识对入侵检测起着很大 的辅助和启示作用。因此本文提出了一种改进的克隆选择 算法，该算法有以下特点： １）通过引入替代阀值因子提高一般抗体进入记忆抗体 种群的相对阀值，进而可以避免记忆抗体种群的退化现象； ２）为提高算法全局优化能力，防止陷入局部最优，提出 利用随机生成的新抗体替代原种群中亲和力较小的抗体； ３）增设变异概率的概念，进而消除进化过程中可能出现 的退化现象，维持抗体多样性和全局优化能力。
芥菜锌指蛋白转录因子基因Bj26的克隆与鉴定
作物学报 ACTA AGRONOMICA SINICA 2014, 40(7): 1174−1181 /
ISSN 0496-3490; CODEN TSHPA9 E-mail: xbzw@
本研究由国家自然科学基金项目(31071484)资助。 * 通讯作者(Corresponding author): 赵开军, E-mail: zhaokaijun@, Tel:010-82105852
第一作者联系方式: E-mail: jiashuangwei8@, gaoying@, Tel: 010-82108751 **同等贡献(Contributed equally to this work)
Received(收稿日期): 2014-01-27; Accepted(接受日期): 2014-04-16; Published online(网络出版日期): 2014-05-16.
URL: /kcms/detail/11.1809.S.20140516.1125.033.html DOI: 10.3724/SP.J.1006.2014.01174
芥菜锌指蛋白转录因子基因Bj26的克隆与鉴定
贾双伟1,∗∗ 高 英1,∗∗ 赵开军1,∗
中国农业科学院作物科学研究所 / 农作物基因资源与基因改良国家重大科学工程, 北京 100081
摘 要: 锌指蛋白是一类重要的转录因子家族, 参与植物基因转录调节、发育及胁迫反应等生理过程。我们前期研
究发现芥菜诱导型启动子BjC-P的W-box-like-4为其真菌诱导的核心元件, 本研究通过酵母单杂交技术从芥菜cDNA
文库中筛选到与W-box-like-4序列特异互作的转录因子基因Bj26。生物信息学分析表明, Bj26含735 bp的开放阅读
一种新的免疫克隆选择算法
第６卷第６期 ２００７年１２月 江南大学学报（自然科学版） Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｊｉａｎｇｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ） ＶｏＩ＿６ Ｄｅｃ． ＮＯ．６ ２００７
文章编号：１６７１—７１４７（２００７）０６—０７７４—０５
一种新的免疫克隆选择算法
李永忠， 孙彦， 罗军
（江苏科技大学电子信息学 生 ’ 徐静， 杨鸽
院，江苏镇江２１２００３）
摘要：提出了一种新的人工免疫系统算法——免疫
函数优化仿真实验与进化算法进行比较，结果表明免
定性好，并能有效地克服早熟问题和骗问题．
关键词：人工免疫系统；克隆选择；进化算法
中图分类号：ＴＰ ３９３．０８ 克隆选择算法，描述了算法的操作过程。采用
疫克隆选择算法收敛速度快，求解精度高，稳
文献标识码：Ａ
Ａ Ｎｅｗ Ｉｍｍｕｎｅ Ｃｌｏｎｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＬＩ Ｙｏｎｇ—ｚｈｏｎｇ， ＳＵＮ Ｙａｎ，ＬＵＯ Ｊｕｎ—ｓｈｅｎｇ，ＸＵ Ｊｉｎｇ， ＹＡＮＧ Ｇｅ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｊｉａｎｇｓｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅ￣ｉａｎｇ ２１２００３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｎｏｖｅ］ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｍｍｕｎｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，Ｉｍｍｕｎｅ Ｃｌｏｎｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
（ＩＣＳＡ），ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ａｎｔｉｂｏｄｙ Ｃｌｏｎｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｔｈｅｏｒｙ．Ｔｈｅ ｍａｉｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ ＩＣＳＡ
ａｎｄ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ａｎｄ ＩＣＳＡ ａｒｅ ｅｘｐｌｏｒｅｄ．Ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ
基于抗体选择策略的克隆挖掘算法
第３６卷 ＶｏＬ３６ 第ｌＯ期 Ｎｏ．１ｏ 计算机工程 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ２０１０年５月 Ｍａｙ２０１０ ・软件技术与数据库・ 文章编号：１００ ＿３４２８（２０ｌ０）１０—＿ｏ０５ ’＿０２ 文献标识码：Ａ 中圈分类号，ＴＰ３０１．６ 基于抗体选择策略的克隆挖掘算法 詹芹 （九江学院信息科学与技术学院，九江３３２００５） ｉ耍：针对如何有效地利用大量的原始数据分析现状来预测未来的问题，基于抗体选择策略提出一种克隆选择挖掘算法。通过评估抗体 的支持度、可信度和亲和度，求得有效的关联规则。实验结果表明，该算法能较快地获得可理解的规则，并且具有较高的准确率。 关镰诃：数据挖掘；关联规则；抗体；克隆选择算法；克隆选择挖掘算法 Ｃｌｏｎａｌ Ｍｉｎｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｓｔｒａｔｅｇｙ ｚＨＡ Ｑｉｎ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｊｉｕｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｕｊｉａｎｇ ３３２００５） ［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｆｏｒ ｈｏｗ ｔｏ ｕｔｉｌｉｚｅ ｔｈｅ ｈｕｇｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｄａｔａ ｔｏ ａｎａｌｙｓｅ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｓｔｒａｔｅｇｙ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｂｒｉｎｇｓ ｆｏｒｗａｒｄ ａ ｃｌｏｎａｌ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｍｉｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｅｖａｌｕａｔｅｓ ｔｈｅ ｄｅ￣ｅｅ ｏｆ ｓｕｐｐｏｒｔ，ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ａｎｄ ａｆｆｉｎｉｔｙ，ａｎｄ ｔｈｕｓ ａｃｈｉｅｖｅｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｃｏｎｆｉｒｍ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｇｅｔｓ ｔｈｅ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄａｂｌｅ ｒｕｌｅｓ ｆａｓｔｅｒ ａｎｄ ｂｅｔｔｅｒ ｉｎ ｔ￣＇／＇ｎｓ ｏｆｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｒａｔｅ． ［Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ］ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ；ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅ；ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ；ｃｌｏｎａｌ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｃｌｏｎａｌ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｍｉｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ １概述 数据挖掘，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜 在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘技术 是伴随着当今时代信息的爆炸性增长和人们在面对纷繁的数 据时期望得到决策支持而出现的，关联规则是其中最有用的 信息之一。 关联规则挖掘就是从大量的数据中挖掘出有价值的、描 述数据项之间有趣的关联或相关联系。关联规则挖掘在数据 挖掘中是一个重要的课题，近年来已被业界广泛研究。 关联规则挖掘过程主要包含２个阶段：（１）从数据库中找 出所有的高频项目组（ｆｒｅｑｕｅｎｔ ｉｔｅｍｓｅｔｓ）；（２）由这些高频项目 组中产生关联规则。高频的意思是指某一项目组出现的频率 相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的 频率称为支持度（ｓｕｐｐｏｒｔ），以一个包含 与Ｂ ２个项目的 ２－ｉｔｅｍｓｅｔ为例，若支持度大于等于所设定的最小支持度阈值 时，则｛Ａ，Ｂ）称为高频项目组。一个满足最小支持度的缸 ｉｔｅｍｓｅｔ，则称为高频 项目组（Ｆｒｅｑｕｅｎｔ ｋ－ｉｔｅｍｓｅｔ），一般表示 为Ｌａｒｇｅｋ或Ｆｒｅｑｕｅｎｔ七。从Ｌａｒｇｅ ｋ的项目组中再产生Ｌａｒｇｅ ｋ＋ｌ，直到无法再找到更长的高频项目组为止。从高频项目组 产生关联规则，是利用前一步骤的高频 项目组来产生规则， 在最小可信度阈值下，若一规则所求得的可信度满足最小可 信度，则称此规则为关联规则。 ２关联规尉挖掘的相关算法 围绕着数据挖掘中的关联规则挖掘方法，国内外已经做 了大量的研究工作，先后提出了Ａｐｒｉｏｒｉ算法＿Ｊ Ｊ、ＦＰ一树频集 算法Ｌ２Ｊ、遗传算法［３－４］（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＧＡ）和模拟退火遗传 算法 （Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ Ａｎｎｅａｌｉｎｇ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＳＡＧＡ）等。 ２．１ Ａｐｒｉｏｒｉ算法 Ａｐｒｉｏｒｉ算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则频 繁项集的算法。该算法的基本思想是：首先找出所有的频集， 这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然 后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和 最小可信度。最后使用找到的频集产生期望的规则，产生只 包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项。 一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可 信度的规则才被留下来。 ２．２ ＦＰ－树频集算法 ＦＰ一树频集算法采用分而治之的策略，在经过第一遍扫描 之后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树（ＦＰ－ｔｒｅｅ）， 同时依然保留其中的关联信息，随后再将ＦＰ．ｔｒｅｅ分化成一些 条件库，每个库和一个长度为１的频集相关，然后再对这些 条件库分别进行挖掘。当原始数据量很大的时候，也可以结 合划分的方法，使得一个ＦＰ－ｔｒｅｅ可以放入主存中。实验表明， ＦＰ一树频集算法对不同长度的规则都有很好的适应性，同时在 效率上较Ａｐｒｉｏｒｉ算法有巨大的提高。 ２．３ ＧＡ挖掘算法 ＧＡ挖掘算法是一种在挖掘的过程中不产生频繁集候选 项的关联规则挖掘方法。ＧＡ挖掘算法采用实数数组的方法 进行编码，实数数组的元素个数与事务数据库中字段的个数 相对应，元素值代表字段的属性值。然后根据传统ＧＡ算法 的框架，分别采取选择、变异和交叉操作。最后进行关联规 则的提取。 ２．４ ＳＡＧＡ挖掘算法 ＳＡＧＡ挖掘算法是将ＧＡ与ＳＡ（Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）算法 结合构成的一种混合优化算法。ＳＡＧＡ挖掘算法的基本思想 是：采用实数串编码方式，每条染色体由一组实数构成，每 作者简介：詹芹（１９７７一），女，讲师、硕士，主研方向：数据挖掘 收稿日期：２００９—１２—３０ Ｅ－ｍａｉｌ：１３５８１４１０＠ｑｑ．ｃｏｒｎ
一种基于接种疫苗的克隆选择算法
第３７卷
、，ｏｌ＿３７ 第９期
Ｎ０．９ 计算机工程 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ２０１１年５月
Ｍｒｄｙ ２０１１
・人工智能及识别技术・ 文章编号：ｌ００ｏ－３４２８（２０ｌ１）０９＇＿＿０ｌ９ －＿０３ 文献标识码；Ａ 中圈分类号ｌ ＴＰ３１１．５２
一种基于接种疫苗的克隆选择算法
方贤进 ，李龙澍 ，钱海。
（１．安徽理工大学计算机科学与工程学院，安徽淮南２３２００１；２．安徽大学计算机科学与技术学院，合肥２３００３９；
３．中国科学技术大学计算机科学与技术学院，合肥２３００３９）
摘要：对生物医学中的疫苗及接种疫苗技术进行抽象与建模，分别提出疫苗及相关概念、疫苗自动获取算法和接种疫苗算法。将上述算 法与一般克隆选择算法结合，实现对其的改进。分析改进算法的计算效率和时间复杂度，改进后的克隆选择算法被用于模式识别。实验结
果表明，基于接种疫苗的克隆选择算法能够加快收敛速度。 关羹诃：疫苗；克隆选择算法；接种疫苗；模式识别；收敛速度
Ｃｌｏｎａｌ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ０ｎ Ｖａｃｃｉｎａｔｉｏｎ
ＦＡＮＧ Ｘｉａｎ－ｊｉｎ ，ＬＩ Ｌｏｎｇ．ｓｈｕ ，ＱＩＡＮ Ｈａｉ。
（１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ ａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＳｃｉｅｎｃｅ ａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｕａｉｎａｎ ２３２００１，Ｃｈｉｎａ； ２ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ａｎｈｕｉ Ｕｎｉｖｅ￣’ｓｉ＇，ｙ．Ｈｅｆｅｉ ２３００３９，Ｃｈｉｎａ； ３．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＳｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈ・￣ｏｌｏｇｙ ｏｆＣｈｉｎａ，Ｈｅｆｅｉ ２３００３９，Ｃｈｉｎａ）
克隆选择学说
克隆选择学说 科技名词定义 中文名称： 克隆选择学说 英文名称： clonal selection theory 定义1： 适应性免疫的核心理论，由澳大利亚免疫学家伯内特(M. Burnet)于20世纪50年代提出，认为适应性免疫应答由抗原特异性淋巴细胞驱动；每一个淋巴细胞克隆表达相同的特异性抗原受体，在抗原选择下，特异性识别抗原的淋巴细胞发生克隆扩增，分化为效应细胞和记忆细胞；能识别自身抗原的淋巴细胞在发育早期即被清除。该学说是在侧链理论有关抗原选择的基础上发展起来。 所属学科： 免疫学（一级学科）；概论（二级学科）；免疫学相关名词（三级学科） 定义2： 由澳大利亚免疫学家伯内特（M. Burnet） 于1958年提出的一种抗体形成学说，认为在个体发育中淋巴细胞分化成多种多样带有不同抗体的细胞；一种抗原侵入，只与具有这种抗原互补受体的少数淋巴细胞结合；在抗原刺激下，这种淋巴细胞就恢复了分裂的能力，连续分裂产生大量分泌同样抗体的淋巴细胞群。 所属学科： 细胞生物学（一级学科）；细胞免疫（二级学科） 本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布 百科名片 克隆选择学说(clonal selection theory),或称无性繁殖系选择学说，是澳大利亚免疫学家F.M.伯内特于1957年提出的抗体形成理论。这一理论认为动物体内存在着许多免疫活性细胞克隆，不同克隆的细胞具有不同的表面受体，能与相对应的抗原决定簇发生互补结合。一旦某种抗原进入体内与相应克隆的受体发生结合后便选择性地激活了这一克隆，使它扩增并产生大量抗体（即免疫球蛋白），抗体分子的特异性与被选择的细胞的表面受体相同。 目录 克隆 克隆选择学说的核心论点 关于抗原和抗体关系的观点
克隆选择学说的实验证明 克隆选择学说的遗留问题 克隆 克隆选择学说的核心论点 关于抗原和抗体关系的观点 克隆选择学说的实验证明 克隆选择学说的遗留问题 展开 编辑本段克隆 克隆又称无性繁殖细胞系或无性繁殖系，是一个细胞或个体以无性方式重复分裂或繁殖所产生的一群细胞或一群个体，在不发生突变的情况下具有完全相同的遗传结构。 编辑本段克隆选择学说的核心论点 ①带有各种受体的免疫活性细胞克隆早已存在,抗原的作用只是选择并激活相应的克隆； ②细胞受体和该细胞后代所分泌的产物（抗体）具有相同的特异性。 编辑本段关于抗原和抗体关系的观点 两种观点总概 关于抗原和抗体的关系一直存在两类不同的观点。指令学说认为一种抗原进入体内后作为模板诱导球蛋白分子形成互补构型而成为某一种抗体；选择学说则强调抗原只是刺激事先已经形成的某些结构，使之产生与此结构相同的抗体。德国医学家和细菌学家P.埃尔利希于1900年提出的侧链理论便属于一种选择学说。他认为动物体本来就能产生各种抗体，进入体内的某一种抗原只是选择性地促使相应抗体大量地产生。但是后来发现将结合对氨基苯磺酸或二硝基苯的蛋白质注射动物后可以使它产生针对这些蛋白质的特异性抗体。人们很难想象自然状态下的动物体内原先便存在这些抗体，因此这一种选择学说显然难以成立。 指令学说 1940年美国化学家L.C.波林所提出的模板假设属于一种指令学说，他认为浆细胞所合成的免疫球蛋白肽链按照进入细胞的抗原分子的指令而折叠成为具有特定三级结构的抗体分子。这一假设似乎可以解释抗体多样性
株产单宁酶戊糖片球菌的筛选及功能评价
第46卷第6期2023年11月河北农业大学学报JOURNAL OF HEBEI AGRICULTURAL UNIVERSITYVol.46 No.6Nov.2023
A型塞内卡病毒胶体金免疫层析抗原检测试纸的研制
安满鑫1，魏子宇1，陈玉潇1，吕 兰1，吴文璇1，袁万哲1,2，马 明3，李丽敏1,2
（1.河北农业大学 动物医学院，河北 保定 071000；2. 河北省兽医生物技术创新中心，河北 保定 071000； 3. 瑞普生物药业有限公司，河北 保定 071000）
摘要：为建立一种快速检测A型塞内卡病毒的免疫层析方法，本研究制备了SVA VP2蛋白的单克隆抗体，将单克隆抗体1D6作为金标记抗体，以单克隆抗体2C2和羊抗鼠IgG分别作为检测抗体和质控抗体，用双抗体夹心原理制备了试纸条。结果表明，本研究所制备的2株单克隆抗体均具有良好的免疫活性，1D6和2C2 识别不同抗原表位且具有较高的亲和力。基于单克隆抗体1D6和2C2制备的免疫层析试纸条能特异性的检测A型塞内卡病毒且与PRRSV、FMDV 和SFV无交叉反应；病毒的最低检测限为4.8×102 TCID50/mL且具有良好的重复性；该方法与RT-PCR方法检测临床样品的一致率为100%。综上所述，本研究制备的SVA胶体金免疫层析试纸具有良好的检测性能，为临床上SVA的防控提供了快速、简便的方法。关 键 词：A型塞内卡病毒；单克隆抗体；免疫层析；快速检测中图分类号：S855.3 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：文献标志码：A
Development of colloidal gold immunochromatographic
antigen test strip for Senecavirus A
AN Manxin1, WEI Ziyu1, CHEN Yuxiao1, LV Lan1, WU Wenxuan2, YUAN Wanzhe1,2, MA Ming3, LI Limin1,2