计算机算法在生物信息学中的应用综述
计算机在生命科学中的应用
计算机在生命科学中的应用随着时代的变迁，计算机已经成为了现代生命科学的重要工具之一。
它为生命科学领域提供了独特的视角和解决方案。
计算机在生命科学中的应用不仅仅是数据处理和模拟，更是一种思想和方法的变革。
下面将会从多个方面介绍计算机在生命科学中的应用。
一. 基因组学基因组学是一个以基因组和基因为研究对象的学科，主要研究基因组结构、基因组变异和基因功能等。
计算机在基因组学中的应用主要分为两个方面。
1. 基因组学数据的处理和分析近年来随着高通量测序技术的发展，大量基因组数据已经被产生和积累。
这些数据对于科学家来说是一种宝贵的资源。
然而，如何高效地处理和分析这些数据是一个十分关键的问题。
计算机在这方面有非常重要的作用。
通过算法和数据挖掘技术，计算机可以对大量基因组数据进行分析和比较，并从中发现一些有用的信息。
通过这种方法可以加速对基因的研究，为生命科学的发展提供支撑。
2. 基因组学模拟另一方面，计算机还可以通过模拟技术，模拟人类基因或其他生物基因的运作方式和机制。
这一方面的应用对于开展基因研究以及疾病防治具有重要意义。
利用计算机模拟，可以更好地研究基因之间的相互作用，推断出基因表达的模式，并发现疾病发生的机制，为生命科学的发展提供突破。
二. 生物网络生物网络是由各种生物分子之间相互作用所构成的网络，包括基因、蛋白质、代谢产物等。
生物网络的结构复杂，计算机在这方面的应用主要包括两个方面。
1. 生物网络数据的处理和分析与基因组学类似，生物网络也是一种充满巨大数据的领域。
计算机可以用来加快对生物网络的处理和分析。
其中，数据挖掘技术可以帮助研究者预测生物反应，并从中提取出重要的信息。
而基于生物网络的图像可以形成对于生物网络结构的视觉表达，这可以帮助生命科学家更好地理解生物网络，为生命科学的发展提供支持。
2. 生物网络的模拟通过对生物网络的模拟，计算机可以帮助研究者研究生物分子之间的关联。
这种方法可以研究神经系统、心血管系统等的模型，并从中探索所研究的生物系统的特性。
生物信息学的研究进展及其在生物学中的应用
生物信息学的研究进展及其在生物学中的应用随着生物学的深入研究，人们对生物信息学的应用也越来越关注。
生物信息学作为一门新兴交叉学科，应用于各个领域，使得科学家们能够更高效地挖掘生物学数据中蕴含的信息。
本文将简要介绍生物信息学的研究进展及其在生物学中的应用。
一、生物信息学的研究进展生物信息学作为一门交叉性学科，涉及到生物学、计算机科学、统计学和物理学等多个学科。
近年来，生物信息学研究的重点越来越倾向于应用性和综合性。
以下分别从基因组学、蛋白质组学、结构生物学和系统生物学几个方面阐述生物信息学的研究进展。
1、基因组学基因组学是研究基因组结构、功能、演化和调控的学科。
以人类基因组计划和癌症基因组图谱等为代表的一系列基因组计划的推出，使得我们对基因组的认识愈发深入。
生物信息学在基因组学的研究中发挥了重要的作用。
由于基因组学数据的存储和分析需要大量的计算机技术支持，生物信息学中的许多软件和算法得以应用。
例如，常用的序列比对工具 BLAST 和 ClustalW 在基因组学研究中被广泛应用。
2、蛋白质组学蛋白质组学是研究蛋白质组成和功能的学科。
相比基因组学，蛋白质组学研究涉及到大量的分子生物学和化学实验，所需花费的时间和资源更多。
生物信息学在蛋白质组学研究中的应用主要是在蛋白质序列分析和结构预测方面。
目前，生物信息学尤其是机器学习在蛋白质结构预测中的应用已经取得了一定的成果。
3、结构生物学结构生物学是研究蛋白质、核酸和细胞器等生物大分子的结构和功能的学科。
生物信息学在结构生物学中的应用尤为重要，其主要用于蛋白质的结构预测、构象分析、分子对接等方面。
例如，人们可以通过生物信息学工具预测出某个蛋白质的二级结构和三级结构，这极大地促进了分子生物学和疾病治疗的研究。
4、系统生物学系统生物学是全面认识生物体的组成、结构和功能的学科。
它综合了生物化学、分子生物学和基因组学等各种技术手段，以更加系统和全面的方式来探索生物体的复杂机理。
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。
生物信息学中的机器学习算法关键技术
生物信息学中的机器学习算法关键技术生物信息学是应用于生命科学领域的交叉学科，是通过计算机对生物数据进行处理、分析、挖掘和应用，以加深对生命机理的认识。
生物信息学领域中，机器学习算法是一项极其重要的技术，可实现生物信息数据的分类、聚类、预测和回归等任务，以提高生物信息学领域研究的效率和精度。
本文就生物信息学中的机器学习算法关键技术进行阐述。
一、机器学习算法的概述机器学习是人工智能的分支之一，是指计算机系统通过学习之前的数据和经验，自动提高性能的过程。
机器学习算法主要分为有监督学习、无监督学习和强化学习三种。
有监督学习，是指通过给定的训练数据，建立起输入和输出之间的关系规律，以便于对未知数据的输出进行预测。
例如，在生物信息学领域中，有监督学习可以用于基因分类、蛋白质结构预测等任务。
无监督学习，是指通过未标注的数据集，寻找数据之间的隐藏结构、模式和规律。
例如，在生物信息学领域中，无监督学习可以用于基因聚类、蛋白质功能注释等任务。
强化学习，是指在不断尝试和学习的过程中，通过反馈信号告知计算机当前的决策是否正确，并逐步优化决策，以便于在未来能够获得更好的回报或提高性能。
例如，在生物信息学领域中，强化学习可以用于药物筛选、代谢重建等任务。
二、机器学习算法在生物信息学中的应用在生物信息学中，机器学习算法广泛应用于基因组分析、蛋白质分析、药物筛选、疾病预测和个性化医疗等领域。
下面分别进行讨论。
1. 基因组分析基因组学是生物信息学的重要分支，其研究内容包括基因定位、基因注释、基因表达和基因演化等方面。
在基因组学中，机器学习算法可以应用于基因分类、基因表达数据分析、基因组重建等任务。
例如，线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)等算法，可用于基因分类和基因表达数据分析。
而卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等算法，则可用于基因组重建。
2. 蛋白质分析蛋白质是生物体中起主要作用的生物大分子之一，能够参与到各种生物学过程中。
如何利用机器学习进行生物信息学数据分析
生物信息学是一个跨学科的领域，它将生物学、计算机科学和统计学相结合，以研究生物学数据。
随着生物学实验技术的不断发展，我们获取到的生物学数据也变得越来越复杂和庞大。
这就需要利用机器学习技术来进行生物信息学数据的分析和解释。
本文将探讨如何利用机器学习进行生物信息学数据分析。
1. 机器学习在生物信息学中的应用机器学习是一种人工智能的分支，它可以让计算机系统通过学习来改善性能。
在生物信息学中，机器学习可以用来解决诸如基因序列分析、蛋白质结构预测、疾病诊断和药物设计等问题。
通过利用机器学习算法，我们可以从大量的生物学数据中发现规律和模式，从而更好地理解生物学现象。
2. 机器学习算法在生物信息学数据分析中的应用在生物信息学数据分析中，常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络、逻辑回归等。
这些算法可以用来进行基因表达数据的分类、蛋白质相互作用的预测、基因组序列的比对等任务。
通过选择合适的特征和训练模型，这些算法可以帮助我们从海量的生物学数据中提取有用的信息。
3. 数据预处理和特征选择在进行生物信息学数据分析之前，我们通常需要对原始数据进行预处理和特征选择。
预处理包括数据清洗、缺失值填补、数据变换等步骤，以保证数据的质量和完整性。
特征选择则是从大量的特征中挑选出最相关的特征，以降低模型的复杂度和提高预测的准确性。
在这个过程中，机器学习算法可以帮助我们自动进行特征选择，从而提高生物信息学数据分析的效率和准确性。
4. 模型训练和评估模型训练是机器学习中的一个重要环节，它包括选择合适的算法、调参优化、模型训练和验证等步骤。
训练好的模型需要经过评估，以确保其对新数据的泛化能力。
在生物信息学数据分析中，我们通常使用交叉验证、ROC曲线、AUC等指标来评估模型的性能。
通过不断迭代和优化，我们可以得到更好的模型，从而更好地解释生物学数据。
5. 模型解释和应用最后，经过机器学习算法分析得到的模型需要进一步解释和应用。
计算机技术在生物学科的应用
计算机技术在生物学科的应用1.序列比对序列比对其意义是从核酸、氨基酸的层次来比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性，进而推测其结构功能及进化上的联系。
研究序列相似性的目的是通过相似的序列得到相似的结构或功能，也可以通过序列的相似性判别序列之间的同源性，推测序列之间的进化关系。
序列比对是生物信息学的基础，非常重要。
序列比对中最基础的是双序列比对，双序列比较又分为全局序列比较和局部序列比较，这两种比较均可用动态程序设计方法有效解决。
在实际应用中，某些在生物学上有重要意义的相似性不是仅仅分析单条序列，只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。
比如当面对许多不同生物但蛋白质功能相似时，我们可能想知道序列的哪些部分是相似的，哪些部分是不同的，进而分析蛋白质的结构和功能。
为获得这些信息，我们需要对这些序列进行多序列比对。
多重序列比对算法有动态规划算法、星形比对算法、树形比对算法、遗传算法、模拟退火算法、隐马尔可夫模型等，这些算法都可以通过计算机得以解决。
2.数据库搜索随着人类基因组计划的实施，实验数据急剧增加，数据的标准化和检验成为信息处理的第一步工作，并在此基础上建立数据库，存储和管理基因组信息。
这就需要借助计算机存储大量的生物学实验数据，通过对这些数据按一定功能分类整理，形成了数以百计的生物信息数据库，并要求有高效的程序对这些数据库进行查询，以此来满足生物学工作者的需要。
数据库包括一级数据库和二级数据库，一级数据库直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是对基本数据进行分析、提炼加工后提取的有用信息。
分子生物学的三大核心数据库是GenBank核酸序列数据库，SWISS-PROT蛋白质序列数据库和PDB生物大分子结构数据库，这三大数据库为全世界分子生物学和医学研究人员了解生物分子信息的组织和结构，破译基因组信息提供了必要的支撑。
但是用传统的手工分析方法来处理数据显然已经无法跟上新时代的步伐，对于大量的实验结果必须利用计算机进行自动分析，以此来寻找数据之间存在的密切关系，并且用来解决实际中的问题。
如何利用机器学习进行生物信息学数据分析(五)
生物信息学是一个跨学科的领域，涵盖生物学、计算机科学、统计学等多个学科。
随着生物技术的不断发展，生物信息学数据的规模也越来越庞大，而传统的数据分析方法已经无法满足对大规模数据的处理和分析需求。
机器学习作为一种强大的数据分析工具，正在被广泛应用于生物信息学领域。
本文将介绍如何利用机器学习进行生物信息学数据分析。
一、机器学习在生物信息学中的应用机器学习是一种通过数据训练模型，使其具有预测能力的技术。
在生物信息学中，机器学习可以用于基因组学、蛋白质组学、代谢组学等多个方面。
例如，基因组学数据中包含大量的基因表达、DNA序列等信息，通过机器学习算法可以挖掘出基因之间的相互作用关系，发现新的基因功能等。
在蛋白质组学研究中，机器学习可以用于预测蛋白质的结构和功能，识别蛋白质相互作用。
在代谢组学中，机器学习可以帮助鉴定代谢产物，分析代谢通路等。
二、机器学习算法在生物信息学数据分析中的应用在生物信息学数据分析中，常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、深度学习等。
支持向量机是一种用于分类和回归分析的算法，在生物信息学中常用于基因表达数据的分类和预测。
随机森林是一种集成学习方法，可以用于基因的特征选择、分类和回归分析。
深度学习是一种神经网络算法，可以用于图像识别、序列分析等。
这些算法在生物信息学数据分析中发挥着重要的作用，可以帮助研究人员从庞大的数据中挖掘出有意义的信息。
三、机器学习在生物信息学数据分析中的挑战尽管机器学习在生物信息学数据分析中具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战。
首先，生物信息学数据通常具有高维度、复杂性和噪声干扰，这给机器学习算法的训练和预测带来了困难。
其次，生物信息学数据的规模巨大，需要大量的计算资源和时间进行处理和分析。
此外，生物信息学数据往往是非平衡的，即正例和负例的样本数量差异很大，这也给机器学习算法的训练和预测带来了挑战。
四、如何利用机器学习进行生物信息学数据分析为了克服机器学习在生物信息学数据分析中面临的挑战，研究人员可以采取一些策略。
量子计算在生物信息学中的应用
量子计算在生物信息学中的应用量子计算作为一种前沿技术，其在生物信息学领域的应用正逐渐展现出巨大的潜力。
生物信息学是一个跨学科领域，它将生物学、计算机科学、数学和统计学等学科的知识融合在一起，以研究生物数据的存储、分析和解释。
量子计算的引入，为生物信息学的发展提供了新的视角和方法。
首先，量子计算在生物信息学中的应用之一是基因序列分析。
基因序列是生物体内遗传信息的基本载体，其分析对于理解生物体的遗传特性和功能具有重要意义。
量子计算机能够利用量子位（qubits）进行并行计算，从而在极短的时间内完成大规模的基因序列比对和搜索任务。
这将极大地提高基因序列分析的效率，为基因组学研究提供强有力的支持。
其次，量子计算在药物设计和筛选方面也具有重要应用。
药物设计是一个复杂的过程，需要考虑药物分子与生物靶标的相互作用、药物的稳定性和生物利用度等多个因素。
量子计算机可以模拟药物分子的量子行为，从而更准确地预测药物分子与生物靶标的相互作用，为药物设计提供更精确的理论依据。
此外，量子计算机还可以用于大规模的药物筛选，快速识别具有潜在治疗作用的药物分子，缩短药物研发周期。
再者，量子计算在蛋白质结构预测方面也展现出巨大潜力。
蛋白质是生物体内最重要的功能性分子之一，其三维结构对于理解其功能和进行药物设计具有重要意义。
量子计算机可以利用量子算法对蛋白质的三维结构进行快速预测，为蛋白质工程和药物设计提供重要信息。
最后，量子计算在生物信息学中的应用还包括生物网络分析、生物信号处理等领域。
量子计算机可以处理复杂的生物网络数据，揭示生物体内各种分子之间的相互作用关系，为理解生物体的复杂性提供新的视角。
同时，量子计算机还可以用于生物信号的快速处理和分析，为生物信息学研究提供更高效的工具。
总之，量子计算在生物信息学领域的应用前景广阔，其强大的计算能力将为生物信息学研究带来革命性的变化。
随着量子计算技术的不断发展和成熟，我们有理由相信，量子计算将在生物信息学领域发挥越来越重要的作用。
生物信息学中的比对算法应用
生物信息学中的比对算法应用生物信息学是应用于生物学领域的计算机科学，旨在研究利用计算机技术对生物数据进行分析和解释。
生物信息学的一个核心问题是对生物序列进行比对分析，寻找相似性和亲缘关系。
比对算法是生物信息学中的一个核心技术，对于快速高效地进行大规模的生物数据分析具有极为重要的意义。
本文将介绍生物信息学中的比对算法及其应用。
一、比对算法的分类比对算法主要分为两种类别，即全局比对和局部比对。
全局比对的主要目的是试图寻找两个序列之间的全局相似区域，通常用于比较长序列，如两条完整的基因组序列；而局部比对的目标是寻找两个序列之间的局部相似区域，通常用于寻找重复序列、外显子、启动子等片段。
根据比对算法的不同策略，还可以将其分为穷举比对算法、启发式比对算法和基于分析方法的比对算法。
1.穷举比对算法穷举比对算法是指一种使用暴力枚举的方式，对所有可能的比对方式进行比较。
穷举比对算法需要对整个序列进行扫描，时间复杂度非常高，通常只在较短的序列中使用。
而且，由于存在序列中的替换、插入和删除操作并不平等，这种算法的计算结果显然不太准确。
2.启发式比对算法启发式比对算法使用一些特殊的技巧来减少比对的计算量。
常见的启发式比对算法包括BLAST和Smith-Waterman算法。
BLAST算法基于数据库搜索的原理，可以在文本库中快速地匹配序列。
而Smith-Waterman算法是一种基于动态规划的算法，它可以找到任意两个序列之间的最优比对。
3.基于分析方法的比对算法基于分析方法的比对算法是指一种基于序列中特定区域的比对方法，如基于核苷酸的突变率、氨基酸的性质等等。
这些参数可以用来计算两个序列之间的相似性。
这些算法通常应用于多序列比对和构建进化树等领域。
二、比对算法的应用比对算法可以应用于基因组学、转录组学、蛋白质组学等多个领域，如：1.基因组比对基因组比对是将多个基因组之间的序列进行匹配和比对，以构建生物序列的进化树或研究物种进化。
超级计算机在生物计算中的应用
超级计算机在生物计算中的应用随着科技的飞速发展，超级计算机在生物计算领域中发挥着越来越大的作用。
生物学研究所面临的众多难题，都可以通过超级计算机来解决。
本文将对超级计算机在生物计算中的应用进行探讨。
一、基因组学研究基因组学是生物学的重要领域之一。
研究人类基因组、各种生物的基因组，以及不同物种之间基因组的比较与分析，是超级计算机在生物计算领域中的一个重要应用。
基因组测序是基因组学研究的重要手段之一。
目前，通过超级计算机进行测序是最为快速和准确的方法。
超级计算机在基因组测序中可以大幅度提高数据处理速度，从而更好地解读复杂基因组图谱，深入探究DNA、RNA等核酸信息的结构与功能。
二、药物研发药物研发是又一个超级计算机在生物计算中的重要应用。
药物研发涉及化学信息的处理、药物的分子结构构建、药物分子针对蛋白质的靶向性分析等多个方面。
这些方面都需要强大的计算能力，超级计算机正是在这个领域得到了最广泛的应用。
超级计算机能够模拟大量的分子动力学和电子结构计算，从而为药物研发提供先进的工具和数据处理。
超级计算机还能帮助科研人员找到特定药物的合适目标，并进行高效的药物筛选。
这样可以缩短药物研发的时间，提高药物成功率。
三、蛋白质的研究蛋白质是生命活动中的一个重要组成部分，是生物体内极其重要的功能分子。
超级计算机在蛋白质研究中发挥了重要作用，帮助科研人员更好地理解蛋白质的生理学、化学和功能等方面。
超级计算机可以进行蛋白质序列的分析，蛋白质结构、动力学和稳定性等多方面的研究和计算。
这些研究也是新药物设计和蛋白质工程方面的基础工作。
人们通过超级计算机的高速计算和分析，可以根据蛋白质结构进行药物筛选和疫苗研发，还可以探索蛋白质的折叠机理、构象间相互作用等问题，促进了人们对蛋白质的全面理解。
四、仿生学研究生物仿生学是模仿生物体及其特性来进行创新研究的学科，最终造出一些仿生技术产品和解决方案。
在仿生技术的研究中，超级计算机有助于揭示自然界中的底层规律与特性。
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第１６卷第９期 ２０１７ｆｇ９月 ＶＯ１．１６ＮＯ．９
Ｓｅｐ．２０１７
计算机算法在生物信息学中的应用综述 刘奇付，李静静 （漯河食品职业学院计算机艺术系，河南漯河４６２３００） 摘 要：在人类基因组计划的推动下，生物信息学得到了人们的广泛关注，并呈现出数量多、计算量大等鲜明特征，因 此要求在生物信息学中采用计算机算法，以提高生物信息学处理问题的效率。以生物信息学中常用的计算机算法为 切入点，进一步从基因表达数据分析、基因组序列信息分析、生物序列差异和相似性分析、遗传数据分析以及蛋白质 结构与功能预测５个方面，论述了计算机算法在生物信息学中的典型应用。 关键词：生物信息学；基因；计算机算法；数据分析 ＤＯＩ：１０．１１９０７／ｒｊｄｋ．１７１３８２ 中图分类号：ＴＰ３０１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２—７８００（２０１７）００９一Ｏ２Ｏ９—０３
Ｏｖｅｒｖｉｅｗ ｏｎ ｔｈｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｎ Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ
ＬＩＵ Ｑｉ—ｆｕ，ＬＩ Ｊｉｎｇ－ｊｉｎｇ （Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｒｔ，Ｌｕｏｈｅ ｖｏｃａｔｉｏｎａｌ ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ ｆｏｏｄ，Ｌｕｏｈｅ ４６２３００，Ｃｈｉｎａ）
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０ 引言 生物信息学（Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ）作为一门新兴的交叉学 科，是随着生命科学和计算机科学的高速发展而出现的。 它通过充分利用生物学、信息学、数学、物理学、统计学以 及计算机网络等工具或手段，对大量生物数据信息进行有 效的阐明和分析，使之成为具有相应生物意义的生物数据 信息。其涵盖了基因组信息的获取、处理、分配、存储等多 个方面，通过对生物信息的比较和分析，从而获取基因编 码以及核酸和蛋白质结构功能等信息，是最具活力和发展 前景的学科之一。然而，生物信息学在我国由于起步较 晚，加之其自身呈现出的数量多、计算量大等特征，使生物 信息学面临着计算瓶颈。基于此，笔者结合自己的工作实 践，对计算机算法在生物信息学中的应用进行探讨，以期 为在生物信息学中进行有效的数据挖掘提供理论支持。
１生物信息学中常用的计算机算法 算法作为计算机科学的一个重要分支，在计算机科学 中居于核心地位。在信息时代，算法作为解决问题的重要 工具之一，其通过输入符合规范的信息，从而在短时间内 快速获取所需要的输出，现已在各个领域得到了广泛应 用。在生物信息学中，计算机算法的应用也对生物信息学 的发展起着积极推动作用 生物信息学中常用的计算机 算法主要包括以下几种： （１）分治法。分治法即在解决大的问题实例时，通过 将该问题实例分解为具有相同问题的几个小的问题实例， 再采用递归方法依次对这些小的问题实例求解，然后将所 得的解合并，从而得出大的问题实例的解。分治法主要应 用于合并排序、最近对和凸包问题等领域。而在生物信息 学中，可以通过分治法来分析处理序列比对以及序列联配 等问题。其中，序列比对在生物学中是最为常见的问题之
收稿日期：２０１７一Ｏ３—３Ｏ 作者简介：刘奇付（１９８０一），男，河南南阳人，漯河食品职业学院计算机艺术系讲师，研究方向为软件技术、计算机网络技术；李静静 （１９８５一），女，河南漯河人，漯河食品职业学院计算机艺术系助教，研究方向为计算机技术与计算机应用。 软件导刊 ２０１７征 一，
通过ＰＳＷ—ＤＣ算法、生物序列比对算法，在分而治之 方法理念的指导下，将Ｑｕｅｒｙ序列划分成几个片段，再分 配给对应的处理器，然后并行地按照Ｓｍｉｔｈ—Ｗａｔｅｒｍａｎ算 法和目标序列进行对比，最终根据相应规则的扩展过程得 到最优化的序列匹配 ］。 （２）图算法。图算法指通过特制的线条算图求得问题 实例解的一种便捷算法。图作为一种非线性结构，极具复 杂性。因此，图算法无论是在工程、人工智能、数学领域， 还是在生物信息学、计算机科学领域均得到了广泛应用。 其中，在生物信息学中，运用图算法能够解决很多生物信 息学问题，例如：ＤＮＡ测序、蛋白质测序等。 （３）贪婪算法。贪婪算法指在一定标准下，通过制定 一系列步骤构造问题实例的解，并从众多解中选取局部最 优的一个。选取不具有撤销性，因而依此选取直至全局达 到最优。在生物信息学中，贪婪算法主要应用于解决基因 组重排、反序排列等问题 ］。该算法在生物信息学中的应 用不仅能够使问题得到最优解，而且具有较高的运算速 度，是一种有效且可行的计算机算法。 （４）动态规划算法。动态规划算法是指将大的问题实 例分解为若干小的、类似的、交错的子问题实例，通过从下 到上的递推方式求得最优值，并将子问题实例的解进行有 效存储，防止重复计算子问题，从而得到问题最优解决方 案的一种算法策略。将动态规划算法运用到生物信息学 中，能够有效地分析并处理数据之间的重叠性以及相关性 等特点，因此主要应用于ＤＮＡ序列比较、局部及全局序 列联配、多重联配、基因预测及填充表达缺失数据等问题 中 。 ２计算机算法在生物信息学中的典型应用 ２．１基因表达数据分析 基因表达数据分析一直是生物信息学研究的热点和 难点。在当今的工作实践中，往往采用计算机算法中的聚 类分析对基因表达数据进行分析处理，通过把表达规律相 近的基因聚成一类，从而找出相互之间有关联的基因，并 分析基因功能。计算机算法可以通过基因的转录调节网 络，观察基因的表达模式随环境变化或在药物作用下作出 的相应改变，阐明基因相互间的调节作用，并对基因的启 动子加以研究，分析具有相同表达模式的同类启动子的组 成特性。计算机算法中的聚类分析作为分析基因表达数 据的重要方法之一，不仅能够发现基因间的线性关系，而 且能够找出基因问的非线性关系，因而逐步得到广大研究 者的认可 。 ２．２基因组序列信息分析 生物信息学中的基因组序列并不是基因的简单排列， 而是具有特定的组织和信息结构，并经过长期演化形成的 结果，是基因充分发挥其应有功能所必需的基础条件之 一。利用计算机算法对基因组序列信息进行分析，并预测 相关功能位点是近年来的主要研究方向之一。分析基因 组序列信息通常采用从头算法和比较同源列法两大类。
其中，从头算法是基于统计学的方法，它是指通过识别蛋 白质编码基因的性质及特征，对外显子、内含子和基因间 的区域进行有效区分；而比较同源列法则是通过将基因信 息与数据库中的基因信息进行同源比较，从而找出新基 因。在新的ＤＮＡ序列中，一般除基因外，还包含许多与 核酸结构特征有关联的其它信息，这些信息对ＤＮＡ与蛋 白质或ＲＮＡ之间的相互作用具有决定性影响，而运用计 算机算法搜索与已知蛋白质、表达序列标签相似的区域， 并对其进行编码，是生物信息学中分析基因组序列信息最 为理想的算法之一。 ２．３生物序列差异与相似性分析 在生物信息学中，分析生物序列的差异和相似性是最 基本且重要的操作之一，通过对生物序列差异和相似性的 分析比较，能够及时得到生物序列中的结构、功能以及进 化等方面信息。一般而言，结构、功能和生物序列问呈现 出相互制约的关系，结构由生物序列决定，而功能又由结 构决定。在分析生物序列差异和相似性中采用计算机算 法，能够快速达到研究目的。其中，目的之一即通过生物 序列之间的相似性，发现相似的结构及功能。当然也有特 殊情况，例如：几乎没有任何相似之处的生物序列，不仅分 子构成的空间形状相同，而且功能也相同；目的之二即通 过对比生物序列之问的相似性，对生物序列间的同源性进 行判断，并依此推断生物序列问的进化关系。在分析生物 序列的差异和相似性的过程中，常用的计算机算法主要为 Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈ动态规划算法、Ｓｍｉｔｈ—Ｗａｔｅｒｍａｎ算法 以及支持向量机算法等。 ２．４遗传数据分析 在生物信息学研究中，由于基因结构、组序列信息以 及生物序列的复杂性，要求在对遗传数据信息的分析过程 中运用计算机算法。具体而言，可以借用一些可视化Ｔ 具，将基因以图、树、链和方体等形式表现出来，从而提高 相关工作人员对基因信息以及基因模式的理解。而知识 发现作为发现遗传数据最有力的可视化工具之一，能够对 遗传数据进行充分挖掘，对转录调控基因组水平也能起到 积极影响。 ２．５蛋白质结构与功能预测 蛋白质的生物功能是由蛋白质结构决定的，因此在生 物信息学中对蛋白质进行研究时，应当首先了解蛋白质结 构。随着现代科技的进步，预测蛋白质结构与功能的方法 和手段均有了很大进步，但在具体操作过程中依然远远满 足不了实际需要，这从一定程度上为计算机算法的推广应 用提供了契机。将计算机算法运用于蛋白质结构与功能 预测中，不仅对研究蛋白质结构与功能问的相互关系起着 至关重要的作用，而且对蛋白质工程以及蛋白质设计的进 展能起到积极促进作用。通常而言，预测蛋白质结构主要 包括对蛋白质二级结构以及空问结构进行预测。其中，二 级结构预测属于模式识别问题，通过运用计算机算法能够 有效判断氨基酸残基形状，而在空间结构预测时采用计算