[發明專利]一種用一維細胞神經網絡檢測DNA序列相似度的方法

有效

• 申請號: 201310552472.3
• 申請日: 2013-11-08
• 公開（公告）號: CN103544406A
• 公開（公告）日: 2014-01-29
• 發明（設計）人: 紀祿平;郝德水;周龍;黃青君;尹力;楊潔
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06F19/22
• 分類號: G06F19/22;G06N3/02
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220
• 代理人: 溫利平

技術領域

本發明屬于生物信息學中的DNA序列相似度檢測技術領域，更為具體地講，涉及一種用一維細胞神經網絡檢測DNA序列相似度的方法，用于對DNA雙序列全局相似度的檢測。

背景技術

20世紀70年代，DNA測序方法的出現產生出許多生物分子序列數據，這些數據正以幾何速度迅速增長，它已成為人類實踐產生數據量最大的領域。在人類基因組序列圖繪制成功后，人們又相繼啟動了各種動植物的基因組測序計劃。但是，數據并不等于知識和信息，研究和處理這些數據的任務越來越重，我們必須尋找高效地方法來解決這類問題。

DNA一般是通過堿基配對相連接以雙鏈形式存在，而堿基的配對存在特異性，總是一條鏈上的堿基G與另一條鏈上的堿基C連接，一條鏈上的堿基T與另一條鏈上的堿基A連接。DNA核酸序列就是由這4個基本元素組成的字符序列。因此，DNA序列匹配實際上就是匹配兩個由ACGT這4個字符中任意一個字符組成的序列之間的相似度。序列比對就是一個通過某種特定的算法尋找兩條或多條序列之間最大匹配。匹配堿基數的過程通過序列比對的方法來挖掘序列之間在結構或功能上的相似性，這對于生物數據庫的搜索算法，蛋白質或DNA的結構預測、進化分析和功能分析具有非常重要的實踐意義。

根據進行比對的生物序列的個數的不同，序列比對方法可以分為雙序列比對方法和多序列比對方法。雙序列比對方法又可以分為三種，分別是點陣法、動態規劃算法和啟發式算法（BLAST算法、FASTA算法等）。多序列比對是一個NP完全問題，是一個尚未解決的難題，它可以分為以下幾種：精確比對算法、迭代比對算法、漸進比對算法、啟發式算法和基于圖論的比對算法等。

雙序列比對方法中，點陣法是1970年McIntyre和Gibbs首先提出來的，是最基本的一種可視化的雙序列比對方法點陣法的優點是可以直接的發現兩個序列間所有可能的匹配，但是它得到的比對結果不夠精確，而且只適用于較短的兩個序列，面對如今數據量龐大的生物序列數據明顯存在著缺陷。動態規劃算法的基本思想就是將待求解的問題分解成若干個子問題，先分別把子問題的解求解出來，然后存儲子問題的解而避免重復計算，最后通過將子問題的解合并起來就得到了原問題的解。采用動態規劃算法求解生物序列比對問題可以在給定的得分系統下得到最優的比對結果，但是如果問題量特別大，那么它的計算速度會非常慢，而且這種方法對參數的選擇很敏感，參數的微小改動也會使比對的結果有著較大的變化。求解生物序列比對問題的動態規劃算法主要有1970年由Needleman和Wunsch提出的一種全局序列比對算法-Needleman-Wunsch算法（簡稱NW算法），Smith和Waterman于1981年提出的一種用來解決尋找具有局部相似性區域的Smith-Waterman算法（簡稱為SW算法），1985年由Pearsom和Lipman首先提出并在1988年進行了改進的一種FASTA算法雙序列比對的啟發式算法，1990年由Altschul等人提出的一種BLAST算法雙序列比對的啟發式算法。

而傳統的比對算法在解決數據量較大的雙序列比對問題時，所需要的時間和存儲空間隨著序列條數和序列長度的增長呈指數級增長，因此，我們需要研究更好更新的方法來提高算法的搜索速度，減少計算時間。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種用一維細胞神經網絡檢測DNA序列相似度的方法，以減少計算時間。

為實現上述發明目的，本發明用一維細胞神經網絡檢測DNA序列相似度的方法，其特征在于，包括以下步驟：

（1）、設計一維細胞神經網絡基本模型

將單細胞進行鏈狀排列，各細胞序號依次用“…、i-1、i、i+1、…”來表示，其中的字母i表示細胞的排列序號；

該基本模型中細胞狀態用微分方程組來表示：