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文献[4]则提出了一种基于启发式策略的多序列比对算法。该算法首先利用启发式策略对多个基因排序,然后将所有排序后的结果比对。然而,DNA序列比对算法在实践中也面临一些挑战。由于DNA序列通常较长且序列间重叠率高,传统的比对算法往往耗时较长。同时,由于DNA序列的稳定性以及比对结果的单一性,基因数据信息在比对过程中损...
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蛋白质三维结构解析是生物信息学领域的重大基础问题.得益于深度学习应用的不断深入,根据序列共进化信息利用卷积神经网络预测蛋白质残基接触,可以使得蛋白质结构预测精度得到显著提升.然而,基于深度学习的蛋白质结构预测方法的性能很大程度上依赖于多序列比对的质量.对于同源序列较少的蛋白质,多序列比对无法得到足够多的序列...
多目标进化算法具有对目标函数要求低,智能性,隐并行性以及自适应性的特点,并且运行一次就可以同时获得一组Pareto最优解。MOEA/D(Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition)算法是近年提出的一类基于分解技术的多目标进化算法。由于其简单并且优越的性能,在众多的多目标进化算法中脱颖而出。与其他的...
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https://pan.baidu.com/s/1GbOIqFz8YxAAlrM8dqrJuw 提取码：1234 进化算法在生物多序列比对中的应用》是2017年清华大学出版社出版的图书，作者龙海侠、李满枝、王洪涛、付海艳。随着人类基因组计划的实施和科技的发展，生物学数据呈爆炸式增长，这些海量的生物学数据必须通过生物信息学手段进行收集、分析...