【摘 要】
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蛋白质远距同源检测是生物信息学中的一个重要问题。近年来,出现了很多新的同源检测方法,并取得了一定的成功。但是对于远距同源检测,这些方法的效率并不高。本文以此为出发
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蛋白质远距同源检测是生物信息学中的一个重要问题。近年来,出现了很多新的同源检测方法,并取得了一定的成功。但是对于远距同源检测,这些方法的效率并不高。本文以此为出发点,提出了两种新的远距同源检测方法:1)通过分析局部比对核算法,提出了基于片段对的局部比对核方法DLA(Divide Local Alignment)。该方法结合分治的思想,将求解复杂序列间核值的问题分解为求解子序列间核值的问题,减少了计算量。与局部比对核相比,DLA具有较高的算法效率。2)提出了基于k-mer划分的核方法。该方法把压缩字母表和k-mer应用于寻找序列间的同源片段,核函数使用Smith-Waterman算法实现,然后将各子序列间计算的Smith-Waterman分值之和作为原序列间的核值存放于核矩阵中。通过对SCOP1.53中家族的远距同源进行检测,验证该方法是有效可行的。
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