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上篇 多序列比对基础篇3

第1章 生物多序列比对3

1.1生物信息学3

1.1.1生物信息学的起源3

1.1.2生物信息学的概念4

1.1.3生物信息学的主要研究内容4

1.2序列比对的概念及其发展历史8

1.2.1序列比对的提出与基本概念8

1.2.2序列比对的目的和意义8

1.2.3国内外研究现状10

1.2.4多序列比对面临的挑战10

1.3多序列比对的基本原理11

1.3.1多序列比对的相关概念11

1.3.2序列比对的分类12

1.3.3多序列比对的数学定义13

1.3.4多序列比对的打分方法14

1.4多序列比对方法22

1.4.1比对方法22

1.4.2多序列比对算法23

1.5多序列比对常用数据库33

1.5.1综合性数据库34

1.5.2基准数据库36

1.6多序列比对常用工具40

1.6.1搜索工具40

1.6.2常用的在线多序列比对工具42

1.7多序列比对的应用45

1.8其他说明46

1.8.1多序列比对算法存在的问题46

1.8.2多序列比对算法的运算指标47

1.8.3多序列比对算法的展望48

1.9本章小结48

参考文献49

第2章 进化算法和最优化理论53

2.1进化算法53

2.1.1遗传算法53

2.1.2遗传规划54

2.1.3进化策略56

2.1.4进化规划57

2.1.5粒子群优化算法58

2.1.6量子粒子群优化算法61

2.2最优化理论63

2.2.1最优化问题64

2.2.2局部优化算法66

2.2.3全局优化算法67

2.2.4最优化问题的求解67

2.3本章小结69

参考文献69

第3章 遗传算法、粒子群优化算法和量子粒子群优化算法73

3.1遗传算法73

3.1.1遗传算法的基本思想73

3.1.2遗传算法中的基本术语74

3.1.3遗传算法的步骤及流程图75

3.1.4遗传算法的构成要素76

3.1.5遗传算法的优缺点82

3.1.6遗传算法的应用现状84

3.1.7遗传算法的改进86

3.2粒子群优化算法87

3.2.1基本粒子群优化算法87

3.2.2带惯性权重w的粒子群优化算法89

3.2.3带收缩因子x的粒子群优化算法91

3.3量子粒子群优化算法92

3.3.1 δ势阱模型的建立92

3.3.2粒子的基本进化方程95

3.3.3 QPSO算法的流程96

3.3.4 QPSO算法的收敛性分析97

3.4 QPSO算法的改进——基于选择操作的QPSO算法103

3.4.1引言103

3.4.2采用锦标赛选择操作的QPSO算法（QPSO-TS）105

3.4.3采用轮盘赌选择操作的QPSO算法（QPSO-RS）106

3.4.4算法的收敛性分析107

3.5本章小结110

参考文献110

中篇 多序列比对模拟篇115

第4章 遗传算法在多序列比对中的应用115

4.1基本遗传算法模拟多序列比对115

4.1.1引言115

4.1.2多序列比对问题及数学描述117

4.1.3算法设计117

4.1.4实验算例与分析120

4.1.5结论123

4.2改进遗传算法之初始种群优化124

4.2.1引言124

4.2.2优化原理125

4.2.3几种初始化方法的构造127

4.2.4加入MAFFT种子的初始化130

4.2.5实验算例与结果130

4.2.6结论135

4.3改进遗传算法之交叉算子优化136

4.3.1引言136

4.3.2交叉算子设计137

4.3.3实验算例与结果140

4.3.4结论143

4.4本章小结144

参考文献144

第5章 QPSO算法在多序列比对中的应用149

5.1多序列比对的含义149

5.2基于二进制QPSO算法的序列比对151

5.2.1二进制的PSO算法（BPSO）151

5.2.2二进制的QPSO算法（BQPSO）152

5.2.3基于BPSO或BQPSO的多序列比对156

5.3本章小结163

参考文献165

第6章 基于隐马尔可夫模型和QPSO算法的多序列比对167

6.1引言167

6.2隐马尔可夫模型168

6.2.1隐马尔可夫模型的基本原理168

6.2.2隐马尔可夫模型的基本问题与算法169

6.3基于剖面HMM和QPSO的多序列比对172

6.3.1融合多样性的QPSO算法174

6.3.2评估训练算法的质量179

6.3.3模型的联配问题179

6.3.4评估比对序列的质量181

6.4本章小结191

参考文献191

第7章 多序列比对的并行计算193

7.1长序列首尾分段并行比对算法193

7.1.1引言193

7.1.2构造原理195

7.1.3数值模拟结果196

7.1.4结论198

7.2 本章小结198

参考文献199

下篇 多序列比对参数篇203

第8章 多序列比对的参数研究203

8.1基于SP目标函数的多序列比对参数研究203

8.1.1引言203

8.1.2基本定义204

8.1.3公式推导206

8.1.4实验结果与分析210

8.1.5结论217

8.2在线工具MAFFT参数研究218

8.2.1引言218

8.2.2基本定义220

8.2.3实验结果与分析222

8.2.4结论229

8.3本章小结230

参考文献231

附录 相关的源代码235

附录A 基本遗传算法总程序235

附录B 生成初始种群bio_var239

附录C 生成初始种群rand_var243

附录D 选择算子selection245

附录E 横向多行交叉算子hhor_crossover4to2248

附录F 纵向交叉算子ver_crossover4to2253

附录G 变异算子mutation259

附录H 适应度函数：SP函数262

附录I 多序列比对参数研究的相关程序264

附录J HMM和QPSO算法用于多序列比对的程序266