基于启发式搜索策略的RNA空间结构预测

论文摘要

近年来,随着现代生命科学的发展,生物学家发现RNA不仅仅参与基因的表达活动,而且在组织细胞中的各项生命活动中都扮演重要的角色。如何利用已知的RNA序列信息,预测RNA分子结构,对于研究RNA的生物学功能有重要意义。RNA二级结构预测是RNA结构预测的第一步,也是至关重要的一步。目前主流的RNA二级结构预测方法,包括序列比对法和最小自由能法,分别存在适应性差和计算量大的缺点。本文致力于开发一种全新的预测算法,通过模拟RNA形成中的折叠过程,来预测RNA的二级结构,以此提升现有算法的预测质量和效率。本文提出的RNA二级结构预测算法基于这样的事实:RNA在被转录形成链状结构之后,会在很短的时间内迅速折叠完成碱基配对。影响碱基配对方式的主要因素有两种,一种是碱基的匹配类型,一种是碱基之间的距离。本文首先从现有的RNA数据库出发,对RNA结构中的配对碱基进行统计分析。在此基础之上,构造出关于匹配类型和匹配距离的RNA序列折叠得分公式。随后依照得分公式,对目标序列进行递归搜索,输出得分合格的梯子结构,最终预测出目标序列的二级结构。通过与目前优秀的RNA二级结构预测算法的结果进行对比,可以看出本文提出的算法具有出色的预测能力,但由于使用了相对简单的折叠模型,算法的时间复杂度更低,效率更高。后期再通过对参数的优化以及算法过程的优化,其预测质量和执行效率,还具有一定的提升潜力。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 姜国崧

导师: 陈科

关键词: 结构预测,二级结构,结构,序列搜索

来源: 天津工业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 生物学,计算机软件及计算机应用

单位: 天津工业大学

分类号: TP301.6;Q522

总页数: 80

文件大小: 7323K

下载量: 44

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