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DNA编码序列的设计与优化
DNA编码序列的设计与优化

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生物

  • 电子书积分:9 积分如何计算积分?
  • 作 者:王延峰,崔光照著
  • 出 版 社:北京:电子工业出版社
  • 出版年份:2013
  • ISBN:9787121213243
  • 页数:200 页
图书介绍:本书从讨论DNA计算中的核心问题—DNA编码问题以及DNA的热力学属性入手,系统地阐述了作者近年来关于DNA编码设计方法的研究成果,其中基于DNA的热力学属性和物理化学属性,建立了确保DNA特异性杂交的相关约束条件的数学模型;给出了DNA编码序列设计问题是一NP困难问题的数学证明;并在此基础上,进一步讨论了如何利用一些典型的智能优化算法,并提出了一套DNA编码的优化设计方案和DNA编码序列集合评价模型。
《DNA编码序列的设计与优化》目录

第1章 DNA计算 1

1.1 DNA计算的出现 2

1.2 DNA计算的研究进展 4

1.3 DNA计算的实现方式 11

1.4 DNA计算的基本思想 12

1.5 DNA计算研究所面临的问题 13

第2章 与DNA计算相关的分子生物学基础 14

2.1 DNA的理化性质 15

2.1.1 DNA的化学组成 15

2.1.2 DNA的结构及特点 16

2.1.3 DNA的变性与复性 21

2.2 DNA杂交反应的热力学基础 23

2.2.1 基本的热力学参数 23

2.2.2 反应自由能变化△G 23

2.2.3 △G0与△H0、△S0和温度的关系 24

2.2.4 浓度对△G的影响 24

2.2.5 △G,△H,△S和Keq的温度依赖性 25

第3章 DNA计算中的编码问题 28

3.1 DNA计算中的编码问题 28

3.1.1 DNA编码问题的定义 29

3.1.2 DNA编码的非规范几何结构 29

3.1.3 规范几何结构的数学模型 31

3.2 DNA编码的分子生物学约束 32

3.2.1 物理约束 33

3.2.2 热力学约束 34

3.3 DNA编码问题的研究现状 36

第4章 基于随机产生实时过滤算法的DNA编码序列设计 42

4.1 设计思想 42

4.2 DNA编码序列设计 43

4.2.1 (Ⅰ)类约束条件 43

4.2.2 (Ⅰ)类约束条件的排序 49

4.2.3 (Ⅱ)类约束条件 49

4.3 结果与讨论 51

第5章 基于组合权重的DNA编码序列集合评价模型 55

5.1 系统评价 56

5.1.1 系统评价的定义及步骤 56

5.1.2 评价指标体系 57

5.1.3 权重 59

5.2 DNA编码评价指标的建立 61

5.3 DNA编码序列集合评价模型 63

5.3.1 基于组合权重的综合评价模型 63

5.3.2 约束条件之间的相关性 63

5.3.3 权重系数的确定方法 63

5.4 结果与讨论 64

第6章 基于改进Hopfield网络算法的DNA编码序列设计 66

6.1 MNCP是NP困难问题 67

6.1.1 图的最大团问题 67

6.1.2 MNCP可映射为MCP 67

6.2 Hopfield网络 69

6.2.1 离散型Hopfield网络 69

6.2.2 连续型Hopfield网络 70

6.2.3 Hopfield网络与优化计算 70

6.3 DNA编码序列设计 71

6.3.1 神经元内电位更新模式的改进 72

6.3.2 基于改进Hopfield网络算法的MCP求解 73

6.3.3 算法实现 74

6.4 结果与讨论 74

第7章 基于模拟退火遗传算法的DNA编码序列设计 79

7.1 模拟退火遗传算法 80

7.1.1 模拟退火算法 80

7.1.2 遗传算法 83

7.1.3 模拟退火算法与遗传算法的混合策略 85

7.2 DNA编码序列设计 86

7.2.1 问题描述 86

7.2.2 算法实现 88

7.3 结果与讨论 89

第8章 基于文化遗传算法的DNA编码序列设计 91

8.1 文化算法 92

8.1.1 文化算法的计算框架 92

8.1.2 文化算法的理论介绍 93

8.1.3 文化算法的实现步骤 100

8.2 DNA编码序列设计 101

8.2.1 问题描述 101

8.2.2 算法实现 102

8.3 结果与讨论 104

第9章 基于改进NSGA-Ⅱ的DNA编码序列设计 107

9.1 非支配排序遗传算法 108

9.1.1 多目标优化问题的定义及相关概念 108

9.1.2 非支配排序遗传算法 109

9.1.3 带精英策略的非支配排序遗传算法 111

9.2 DNA编码序列设计 114

9.2.1 数学模型 114

9.2.2 约束条件的处理 114

9.2.3 算法实现 115

9.3 结果与讨论 117

第10章 基于混合蚁群算法的DNA编码序列设计 120

10.1 蚁群算法 121

10.1.1 蚁群算法的基本原理 121

10.1.2 蚁群算法的逻辑结构 123

10.1.3 蚁群算法的模型 123

10.1.4 蚁群算法的实现步骤 126

10.2 DNA编码序列设计 127

10.2.1 构造城市群 127

10.2.2 蚂蚁的转移规则 127

10.2.3 路径评价 128

10.2.4 交叉和变异操作 129

10.2.5 算法实现 129

10.3 结果与讨论 130

第11章 基于剪枝优化算法的DNA编码序列设计 132

11.1 搜索算法与剪枝优化 133

11.1.1 搜索方法 133

11.1.2 剪枝优化 135

11.2 DNA编码序列设计 137

11.3 结果与讨论 139

第12章 基于粒子群优化算法的DNA编码序列设计 144

12.1 粒子群优化算法 145

12.1.1 标准粒子群优化算法 145

12.1.2 粒子群优化算法的改进策略 147

12.1.3 常用的测试函数 151

12.2 DNA编码序列设计 151

12.2.1 设计思想 152

12.2.2 约束条件的选择 152

12.2.3 适应度函数的建立 152

12.2.4 算法实现 153

12.2.5 结果与讨论 153

12.3 基于四进制离散粒子群优化算法的DNA编码序列设计 154

12.3.1 二进制粒子群优化模型 154

12.3.2 四进制粒子群优化模型 155

12.3.3 问题描述 155

12.3.4 算法实现 156

12.3.5 结果与讨论 157

第13章 基于改进人工鱼群算法的DNA编码序列设计 159

13.1 人工鱼群算法 160

13.1.1 人工鱼群算法的基本原理 160

13.1.2 人工鱼群的行为描述 160

13.1.3 人工鱼群算法的数学模型 161

13.1.4 人工鱼群算法描述 163

13.1.5 人工鱼群算法的寻优机制分析 164

13.2 DNA编码序列设计 166

13.2.1 数学模型 166

13.2.2 改进的人工鱼群算法 167

13.2.3 算法实现 169

13.3 结果与讨论 169

第14章 基于野草算法的DNA编码序列设计 172

14.1 野草算法 173

14.1.1 野草特性 173

14.1.2 野草算法 174

14.1.3 野草算法的收敛性分析 175

14.1.4 野草算法的相关研究 178

14.2 基于野草算法的DNA编码序列设计 179

14.2.1 数学模型 179

14.2.2 算法实现 181

14.3 结果与讨论 181

参考文献 184

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