DNA模体建模与识别
HMM建模训练和人脸识别工作流程
HMM 建模训练和人脸识别工作流程为了要识别人脸，必须先训练出一批人脸的隐马尔可夫模型。
在识别时，人脸库中的每个人脸就是一个人脸的隐马尔可夫模型表示。
每个模型可以用单幅或多幅图像进行训练，训练按以下步骤进行：（1）把要训练的人脸图像进行同一分割（Uniformly Segmentation ）提取出人脸特征相联系的观察值序列,1i O i T ≤≤。
（2）建立一个通用的HMM 模型(,,)A B λπ=，确定模型的状态数，允许的状态转移和观测序列向量的大小。
（3）将训练数据均匀分割，与N 个状态对应，计算隐马尔可夫模型的初始参数，状态之间的转移概率矩阵A 在这里初始化。
设定状态i 只能返回到本身或者转移到1j i =+状态，即0ij a =，j i 〈或者1j i 〉+，即对于初始状态概率分布，我们设定1(0,1)i i πππ==≠，即假设HMM 是从第一个状态开始的。
而对于观察概率矩阵B 的初始化，我们假设：1,1,1ik b i N k M M=≤≤≤≤，这样，就初始化出一个隐马尔可夫模型(,,)A B λπ=。
（4）最后采样前向－后向算法或者Viterbi 算法计算出观察向量O 在这个模型下的(|)P O λ。
用Viterbi 分割取代平均分割，重新进行参数的初始估计。
（5）初始模型确定以后，利用Baum －Welch 重估算法对初始隐马尔可夫模型进行重新计算。
隐马尔可夫模型的各个参数在这个步骤中得以重新估计，得到initial A =11a0 012a 00 0 22a0 0 0 0 23a0 00 0NNa 1,N N a -01,1N N a --0一个新的(,,)A B λπ'''=。
然后利用前向－后向算法或者Viterbi 算法计算出观察值序列O 在这个模型下的(|)P O λ'。
为了估计出最接近于观察值序列O 的模型，设定门限值(Threshold)C ，当|(|)(|)|P O P O C λλ-〈时（此时(|)P O λ收敛），即得到训练出的隐马尔可夫模型，否则令λλ'=，重复此步骤，直至(|)P O λ收敛，得到接近于观察值序列的隐马尔可夫。
dna分子结构模型
dna分子结构模型DNA分子结构模型是指现代生物学研究中对DNA分子的结构和功能进行描述的模型。
DNA是指生物体内获得遗传信息的重要物质，因此对其结构、功能以及遗传规律的研究有着重要的科学意义。
下面分步骤介绍DNA分子结构模型：第一步，DNA分子的基本结构及组成DNA分子的基本结构由四种不同的核苷酸组成，这四种核苷酸分别是腺嘌呤（A）、胞嘧啶（C）、鸟嘌呤（G）和胸腺嘧啶（T）。
它们的不同排列和组合形成了脱氧核糖核苷酸，脱氧核糖核苷酸是构成DNA的基本单元。
第二步，DNA的二级结构DNA分子的二级结构是指DNA分子的排列方式。
DNA分子能够串联成长的螺旋形结构，在这个结构之上搭建了进一步更大的分子结构。
DNA的双螺旋结构分别由两股DNA链构成，这两股链以互补的配对方式相对结合。
也就是说，腺嘌呤与胸腺嘧啶之间进行互补配对，而胞嘧啶则与鸟嘌呤进行互补配对。
第三步，DNA的三级结构DNA分子的三级结构描述了DNA分子的空间结构，也就是DNA分子有哪些形态和骨架结构。
DNA分子的空间结构通常被描述为一条长长的双螺旋线。
同时，DNA分子也存在一些辅助性的结构，如启动子、转录因子和紧密包含的核小体等。
第四步，DNA的功能DNA分子的功能通常被描述为遗传信息的传递和储存。
DNA分子携带着生物体内的基因，它们指示了生物体的各种形态、特征和功能。
这些基因能够传递到后代中，并对后代的生物性状进行控制和调节。
研究DNA分子结构模型是现代生物学研究中的重要内容，它对生命科学的研究和应用产生了巨大的影响。
通过深入研究和理解DNA分子的结构模型，我们能够更好地探寻生命规律和生物进化的历程，为人类的健康和生命做出巨大贡献。
Choosing the Right Tool for the Job剖析
Choosing the Right Tool for the Job:RNAi, TALEN, or CRISPR选择一个恰当的方式：RNAi，TALEN,CRISPR 摘要：研究基因功能最常见的方法是减少或阻断基因的正常表达。
十多年来，RNAi一直是这一领域的王者，它提供了一个奇妙的方法来阻断许多生物的基因的表达。
然而随着新技术的涌现（尤其是CRISPR技术），正逐渐瓦解RNAi在哺乳动物细胞研究中的统治地位。
日新月异的技术发展也给研究者们带来了一个问题，“到底应该在实验中选择那一种技术呢？”这篇文章就是通过比较和对比这些技术而形成的一篇指导性文章。
引言：人类基因组计划测序的成功(Lander et al., 2001) ，给人们提供了关于人类的基本内在作用方式的全新的深入了解，也使得人们向治愈大多数疾病迈进了一大步。
在其完成了的15年多后，生物学家仍在继续致力于把攻坚于大量的基因组序列编码的成千上万的未知功能的基因(Birney et al., 2007)。
基因组测序是一个惊人的挑战，但是，具有广大的前景，而且只是最初的一小步。
最困难的挑战摆在面前：破译3.3亿DNA碱基对隐藏的意义，通过设定成千上万的基因的功能来说明它们是怎样一起作用使我们之所以成为人类的。
这是一个伟大的生物学承诺，但还尚未实现，随着最近新的生物学技术的发展，最大的发现还在后面。
破译基因功能的金标准就是阻断正常的基因表达和研究其产生的表型。
这种功能失活实验从Thomas Morgan发现了基因位于染色体上而且携带导致变异表型的突变基因开始，已经运用了100多年，在此基础上，数代科学家们致力于用基因突变、化学物质、放射线和病毒整合来映射每一个表型到相应的特异突变基因。
这种正向遗传学方法已经被运用了数十年，由于技术上充满了许多挑战（技术上的限制），使得这个过程（试图随机映射和在基因组DNA海洋里的表面上微小病变都）复杂化了。
DNA的结构ppt课件
成
基本骨架；碱基排列在内侧。
③两条链上的碱基通过 氢键连接成碱基对，并且碱基配
对具有一定的规律。A与T配对，G与C配对。碱基之间的
这种配一一对应的关系叫做
。
碱基互补配对原则
任务三：DNA分子的特性
思考：DNA作为主要的遗传物质，具有哪些特性？
T
A
A
T
A
T
C
G
C
G
G
C
A
T
A
T
A
T
G
C
G
C
G
C
T
A
T
A
DNA在细胞中始终处于水环境中。
假说一
假说二
பைடு நூலகம்
假说三
假说四
模型建构三：建构脱氧核酸
资料四： 富兰克林发现：碱基疏水，磷酸亲水，DNA在细胞中始终处于水环境中。
假说二
假说三
模型建构三：建构脱氧核酸
资料五：①嘌呤和嘧啶的分子结构图如下，嘌呤的长度较长，嘧啶 的长度较短，但DNA具有稳定的直径，两条链之间恒定在2nm。
谢谢
5´
G
T A
C
3´
5´
DNA平面结构
DNA立体结构
归纳总结DNA的结构特点
活动四：小组合作，构建DNA的结构模型，并归纳总结DNA的结构特点
任务二：DNA的结构特点
① DNA是由两条 脱氧核苷酸链 构成， 这两条链按 式盘旋成 双螺旋结构 。
反向平行
方
②DNA中的 脱氧核糖和磷酸交替排连接排列在外侧，构
3´
H ②
P
o
5´
T
非常稳定，在25℃，pH7.0的水溶液中，
制作DNA双螺旋结构模型中遇到的几个问题及应对
比例失调
总结词
模型中的各部分比例与实际DNA双螺 旋结构比例不匹配。
详细描述
在制作模型时，由于尺寸控制不精确 或对DNA双螺旋结构理解不足，可能 导致模型的比例失调。这种失调可能 使使用者对DNA双螺旋结构的理解产 生偏差，影响学习效果。
04
应对策略与解决方案
材料优化
总结词
选择合适的材料是制作DNA双螺旋结构模型的关键，直接影响到模型的精度和稳定性 。
详细描述
在制作过程中，应选择高精度、高稳定性的材料，如塑料、金属或木质等，以确保模型 的精确度和持久性。同时，要确保所选材料具有良好的可塑性和耐久性，以便能够准确
地呈现DNA双螺旋结构的细节。
详细描述
在制作过程中，需要仔细研究DNA的 结构特点，并尽可能在模型中呈现这 些特点。例如，A与T配对，G与C配对 的关系需要在模型中明显地展示出来 。
颜色与原型的匹配度
总结词
颜色的准确性对于模型的逼真度和认知度都很重要，特别是 对于DNA这样的生物分子模型。
详细描述
为了使模型的颜色与实际DNA结构相匹配，可以使用天然的 或人工合成的染色剂，根据实际DNA的颜色进行染色。此外 ，还可以使用不同颜色的标记物来区分不同的组成部分，如 碱基、磷酸和糖环。
完成调整后，要将模型保存在干燥、阴凉的地方，避免阳 光直射和潮湿环境。在使用过程中，要小心轻放，避免损 坏模型。
THANKS
谢谢您的观看
选择合适的材料
根据制作目的和预算，选择合适的材 料。例如，塑料、纸板、泡沫塑料等 都是常见的材料，但每种材料都有其 优缺点，需要综合考虑。
基于数学建模方法对DNA序列分类的探究
基于数学建模方法对DNA序列分类的探究摘要运用模糊聚类数学建模方法对DNA序列进行分类。
对T和G碱基在各DNA序列中所占的比例数据进行标准化处理，放大两类DNA序列的差异，采用模糊相似矩阵，模糊等价矩阵，λ截矩阵比较方法进行DNA序列分类。
关键词模糊聚类分析；DNA分类；数学建模中图分类号O242 文献标识码 A 文章编号1673-9671-(2012)052-0202-021 概述2000年6月，人类基因组计划中DNA全序列草图完成。
DNA序列由A、T、C、G4种碱基按一定规律排列而成。
当前生物信息学最重要的课题之一是研究由这4种碱基排列成的序列中蕴藏的规律。
目前在这项研究中最普通的思想是省略序列的某些细节，突出特征，然后将其表示成适当的数学对象。
这种被称为粗粒化和模型化的方法往往有助于研究其规律性和结构。
现已知20个人工序列1～10属于A类，11～20属于B类，要求运用数学建模方法发掘已知类别DNA序列的特征，从而据此对未知类别的20个DNA序列进行分类。
本文对T和G碱基在各DNA序列中所占的比例数据进行标准化处理，放大两类DNA序列的差异，采用模糊相似矩阵，模糊等价矩阵，λ截矩阵方法对DNA序列进行分类。
2 模糊聚类分析模型2.1 主要研究步骤通过观察发现，A类DNA序列中G碱基含量较多，T碱基含量较少，而B 类DNA序列则刚好相反。
所以可用这20条DNA序列中T和G碱基在自身序列中所占的频率作为基本研究对象，并对T、G碱基所占的比例的原始数据进行标准化，放大差异。
再建立相应的模糊相似矩阵，模糊等价矩阵和λ截矩阵，找出一个最优的λ值进行DNA序列分类并使分类准确度达到最高。
最后用上述方法以及λ值对另外20个未明类别的序列进行分类。
2.2 原始数据标准化先对T和G碱基频率作标准化处理。
平移—标准差变换（i=1,2…，20；j=2,4）其中xi是第i个DNA序列，x’ij是指碱基A，G，C，T在第i个DNA序列中出现的频率，x”ij是对x’ij进行标准化后的标准频率值，，，（j=2,4）。
DNA分子的结构青年教师大赛获奖示范课公开课一等奖课件省赛课获奖课件
3.沃森和克里克默契配合，发现DNA双螺旋构造的过程， 作为科学家合作研究的典范，在科学界传为佳话。 他们这种工作方式予以你哪些启示？
构成DNA的基本单位：脱氧核苷酸 构成DNA的碱基：
腺嘌呤（A）鸟嘌呤（G） 胞嘧啶（C）胸腺嘧啶（T） 因此，脱氧核苷酸也有4种
1953年，美国生物学家沃森 （J．D.Watson，1928—）和英国物理 学家克里克（F.Crick，1916—2004）， 共同提出了DNA分子的双螺旋构造模型。
这是20世纪继爱因斯坦发现相对论之后的 又一划时代发现，它标志着生物学的研究进入 分子的层次。因为这项“生物科学中最具有革 命性的发现”，两位科学家获得了1962年度诺 贝尔生理学或医学奖。
某些规律。
∵ A ＝ T ，G ＝ C
∴ A+G＝T+C
∴ A+G
T＋C
（A+T+C+G ） （A+T+C+G
）50％
也能够写成下列形式：
A + G （ A + C ） （ T + G ） …… 1 T＋C （ T+G ） （A+C ）
规律概括：在DNA双链中，任意两个不互补碱基之 和 相等 ，并为碱基总数的 50％ 。
资料2：DNA是由许多个脱氧核苷酸连接 而成的长链。
资料3：1951年，英国科学家威尔金斯和 富兰克林提供了DNA的X射线衍射图谱 。
资料4：奥地利出名生物化学家查哥夫研究得出：腺嘌呤 （A）的量总是等于胸腺嘧啶（T）的量(A=T)，鸟嘌呤 （G）的量总是等于胞嘧啶（C）的量(G=C)。
【中级】DNA分子模型
DNA分子模型种瓜得瓜种豆得豆生命的遗传是由什么决定的？DNADNA到底是什么？d eoxyribo n ucleic a cid脱氧核糖核酸的酸脱氧核糖核酸DNA双螺旋模型它在哪里？脑细胞脂肪细胞肌肉细胞血红细胞神经细胞细胞DNA 细胞核染色体为什么不一样？为什么不一样？为什么不一样？德国牧羊犬日本柴犬它们的DNA看起来“一样”，真的是完全相同的吗？相同不相同这些是什么？糖-磷酸螺旋（相同）碱基对（不同）四种不同碱基糖-磷酸螺旋（相同）碱基对（不同）_____种不同碱基DNA到底是怎样实现不同的？碱基对A 五碳糖磷酸碱基腺嘌呤G鸟嘌呤C 胞嘧啶T 胸腺嘧啶DNA 由四种核苷酸组成A C G T ……………………反向平行两条链G TA C …………人细胞核中一个DNA含有30亿个碱基对，它们的排列顺序能够蕴藏大量的遗传信息。
DNA长链中碱基对的种类、数量、排列顺序的不同，造成了生物性状的多样化。
DNA控制性状自己动手拼接DNA平面模型吧…………拼接的时候需要注意什么？你发现了什么？A和T配对，G和C配对四种核苷酸可以随意排列DNA的立体结构是怎样发现的？莱纳斯·卡尔·鲍林Linus Carl Pauling 1901－1994鲍林 最早认定DNA具有螺旋结构，但他错误地认为DNA是三条链螺旋，使得他误入歧途没有得到真实的及结构。
罗莎琳德·富兰克林Rosalind Franklin1920-1958莫里斯·威尔金斯MauriceHugh Frederick Wilkins1916-2004富兰克林使用X射线衍射技术拍摄到了DNA的衍射图像并确定DNA为双螺旋结构威尔金斯使计算出DNA分子螺旋直径与长度詹姆斯·杜威·沃森James Dewey Watson 1928-？弗朗西斯·克里克Francis Crick1916-2004沃森和克里克受到富兰克林的晶体衍射图像的启发，最终确定DNA的结构。
DNA分子结构3D模型
DNA分⼦结构3D模型⽣物信息资源更新越来越快,使⽤可视化的⽅法来分析DNA序列已成为⽣物信息学的⼀个研究热点,⽤图形表⽰DNA序列的⽅法也越来越成熟。
2011年，著名杂志《Science》发表⼀篇引起轰动的⽂章:《Presenting the Human Genome:Now is 3D!》,这篇⽂章完全给我们描述了⼈类基因组测序未来的蓝图，可见3D技术在很多领域都是发展⽅向。
使⽤mono可以快速的创建DNA分⼦结构⽴体模型，效果如下：当然简单的呈现DNA分⼦结构，仅仅是⼀部分功能，如果将mono和专业的DNA分析仪结合，不仅可以发现病症，更重要的是预测病症的发⽣，治病于未发，这将是⼈类的福⾳。
除了研究⼈类基因之外，我们还可以对农作物的进⾏DNA3D模型化，并加以分析，对农业的发展和粮⾷安全⽅⾯都会有积极的意义。
使⽤mono创建3D模型最⼤的特点就是快，代码不过⼏⼗⾏，使⽤Editor更是不需要代码量。
本⽂的效果图通过代码实现，核⼼代码如下：function createDNA(box, x, y, z, colors){var count=20+Math.random()*50;var dist=50;var parent=createNode(box, 10, 0,0,0,'red');for(var i=0;i<count;i++){var angle=Math.PI*2/360*15*i;var radius = (i % 2==0) ? 10 : 7;var color = colors[i%2]var node1=createPairNode(box, dist, radius, i, angle, color);var node2=createPairNode(box, dist*0.3, radius, i, angle, color);node1.setParent(parent);node2.setParent(parent);if(i % 2==0){var link=createLink(box, node1, node2, dist, angle, 'gray');var node3=createPairNode(box, dist*0.58, radius*0.4, i, angle, 'cyan');var node4=createPairNode(box, dist*0.72, radius*0.4, i, angle, 'cyan');link.setParent(parent);node3.setParent(parent);node4.setParent(parent);}}parent.setPosition(x,y,z);parent.setStyle('m.visible',false);return parent;}。
dna分子结构模型知识点
dna分子结构模型知识点DNA分子结构模型知识点DNA（脱氧核糖核酸）是生物体内负责存储和传递遗传信息的分子。
在科学界，对DNA的研究由20世纪初的不完全认识逐渐演变为对其分子结构和功能的深入理解。
在这篇文章中，我们将一步一步回答关于DNA分子结构模型的问题，以帮助读者更好地了解DNA的特点和功能。
第一步：DNA的发现和基本特点在了解DNA分子结构模型之前，我们首先需要了解DNA的发现和基本特点。
DNA的存在于1869年由瑞士化学家弗里德里希·米谢尔（Friedrich Miescher）首次提出。
DNA分子由两个长串的核苷酸链构成，每个核苷酸单元由一个糖（脱氧核糖）和一个碱基（A、T、G、C中的一种）以及一个磷酸基团组成。
第二步：DNA的多层级结构DNA的多层级结构是指它的组织方式以及不同层次的结构。
从最基本的层级开始，我们可以将DNA分子看作由两个互相缠绕的链形成的螺旋结构，这就是著名的DNA双螺旋结构。
这个结构可以想象为一条绳子上两根纽扣相互扣在一起，形成一个紧密的螺旋结构。
第三步：双螺旋的构成元素DNA双螺旋的构成元素是核苷酸。
每个核苷酸由一个糖分子连接一种碱基和一个磷酸基团。
对于DNA，其糖分子是脱氧核糖，碱基有四种选择：腺嘌呤（Adenine，简称A）、胸腺嘧啶（Thymine，简称T）、鸟嘌呤（Guanine，简称G）和胞嘧啶（Cytosine，简称C），磷酸基团则负责连接糖分子和碱基。
第四步：碱基的配对规则DNA分子的稳定性和双螺旋结构的形成主要是由碱基的配对规则决定的。
这个规则是指A和T以及G和C之间的互补配对。
具体来说，A永远与T 配对，而G则与C配对。
这个配对规则保证了DNA分子的稳定性，并且可以允许分子的信息通过复制过程进行传递。
第五步：DNA的三维结构除了双螺旋结构之外，DNA还有更复杂的三维结构。
DNA分子可以通过不同的方式弯曲和交叉，在空间中形成各种形状。
制作DNA模型资料
制 作 DNA 模 型
制作原理
（1）碱基与脱氧核糖结合为核苷。 材料用具 （2）碱基、磷酸和脱氧核糖结合为核苷酸。
（3）碱基的配对。 制作步骤 （4）两条多核苷酸单链。
（5）DNA双螺旋结构。
成果交流
DNA 分子特性
制作原理
（1）每组同学写出本组DNA模型中碱基 的排列顺序，并和其他组比较。
材料用具
制 作 DNA 模 型
制作DNA模型
制制作作原原理理
成成果果交交流流
材材料料用用具具
制制作作步步骤骤
DNA空间结构
制作原理 材料用具 制作步骤 成果交流
DNA空间结构特点
制作原理
（1）由两条反向平行的脱氧核苷酸长 链盘旋而成的。
材料用具 制作步骤 成果交流
（2）脱氧核糖和磷酸交替连接，排列 在外侧，构成基本骨架。
下列关于DNA分子的描述中，不正确的是（ A ）
A.两条链按同向平行盘旋成双螺旋结构 Ｂ.脱氧核糖和磷酸交替连接形成骨架 Ｃ.A和T等量，G与C等量 Ｄ.互补的碱基对通过氢键相连
课堂评价
假设一个DNA分子片段中含碱基C共312个，占全
部碱基数的26%，则此DNA片段中碱基A占的百分比和
数目分别是
（B ）
制作步骤 成果交流
（2）每组同学写出本组DNA中磷酸核脱 氧核糖的排列顺序。
（3）每组同学写出本组DNA中各种碱基 的数量并比较数量关系。
DNA 分子特性
制作原理
（1）每组同学写出本组DNA模型中碱基 的排列顺序，并和其他组比较。
材料用具
（2）每组同学写出本组DNA中磷酸核脱 氧核糖的排列顺序。
制作步骤
成果交流
DNA 分子特性
制作DNA模型范文
制作DNA模型范文DNA（脱氧核糖核酸）是一种生物分子，它在细胞中承载着遗传信息。
DNA由一系列称为核苷酸的单元组成，每个核苷酸由一个磷酸基团、一个糖基（脱氧核糖）和一个碱基组成。
核苷酸有四种不同的碱基：腺嘌呤（A）、胸腺嘧啶（T）、鸟嘌呤（G）和胞嘧啶（C）。
在DNA中，A和T永远是成对的，而G和C也是成对的。
这个双螺旋的结构形成了DNA的经典模型。
在本文中，我将向您介绍如何制作一个简单的DNA模型。
1.彩色软线（最好是红色和蓝色）2.塑料珠（四种颜色，代表A、T、G和C）3.贴纸或氢氧化钠染色剂4.剪刀5.双齿夹子以下是制作DNA模型的步骤：第一步：剪切线和DNA碱基的长度使用剪刀将彩色软线剪成两段，每段长约30厘米。
然后再将这两段线分成一半，每段线长约15厘米。
第二步：组装DNA双螺旋结构使用双齿夹子将两端的线捆绑在一起，使它们形成一个十字形。
这个十字形图案将成为DNA的双螺旋结构的基础。
第三步：为碱基染色将四种颜色的塑料珠分别插入到相应的线中，以代表DNA碱基。
确保每对碱基都正确配对，即A与T、G与C。
第四步：增加DNA的衔接使用贴纸或氢氧化钠染色剂在双螺旋结构的两端添加一个衔接点，模拟DNA的氢键结构。
这样可以更好地展示DNA的完整性和稳定性。
我们可以通过这个模型更好地理解DNA的结构和功能。
DNA的双螺旋结构使得它能够自我复制，并在细胞分裂时传递遗传信息。
DNA编码着生物体的基因信息，控制着细胞的生长和发育。
通过制作这个简单的DNA模型，我们能够更加形象地了解DNA的结构和功能。
同时，通过操作和组装，我们可以更好地理解DNA双螺旋结构的稳定性和完整性。
希望通过这个实验，能够激发学生对于生物学的兴趣，进一步深入学习和探索生命科学的奥秘。
DNA分子的结构---模型的构建
让我们来开展一次DNA模型构建竞赛吧
C
A G
C G
C
A
A
T
脱氧核糖 和磷酸交 替排列在 内 碱基排在 外
T
G
C
C
A
A
碱 基 同 型 配 对 模 型
T
T
G
G
C
C
G
G
脱氧核糖和 磷酸交替排 列在外侧， 碱基排在内 部,且同型碱 基配对 A与A配对, T与T配对， C与C配对, G与G配对.
A
A
沃森和克里克又兴奋起来，一个结构牢固平衡的螺 旋体模型在他们的脑海里构建起来：让长的腺嘌呤 A和短的胸腺嘧啶T配对。长的鸟嘌呤G和短的胞嘧 啶C配对。 T
T A
C
G
T
A A
A
T
G
T
碱基对排列顺序的千变 万化是否毫无规律？
1、每组计算本组制作的DNA分子片段的（A＋ G）/ （C＋T）的比值是多少，比较不同小组 该比值。
2、每组计算本组制作的DNA分子片段的（A ＋T）/（G＋C） 的比值是多少，比较不同小 组该比值。
怎么验证沃森和克里克提出的双螺旋结构是否正确？
dna分子的结构模型的构建2004鸟嘌呤脱氧核苷酸胞嘧啶脱氧核苷酸胸腺嘧啶脱氧核苷酸腺嘌呤脱氧核苷酸四种脱氧核苷酸四种脱氧核苷酸dnadna英国皇家学院美国加州理工大学英国剑桥大学主要用模型建构法研究物质结构主要用x射线衍射来研究dna结构dna分子x射线衍射图发现化学键的本质发现蛋白质a螺旋dna1954年诺贝尔奖获得者dnadna31953年沃森克里克发表论文41962年沃森克里克威尔金斯获诺贝尔生物医学奖1在发现dna结构的过程中涉及哪些学科的知识与方法
富兰克林拍摄的DNA的X射线衍射图
DNA分子的结构模型
DNA分子的结构模型教学设计思路1．先用课件展示科学研究资料资料及 DNA的结构模型，教师加以引导和提供信息，逐步探究如何构建脱氧核苷酸、单链、平面双链、立体空间结构。
2.边讲解边指导学生分别建构脱氧核苷酸、一条脱氧核苷酸单链、DNA平面结构和DNA立体结构模型。
3.根据提出的问题，分析模型并主动探究得出DNA结构的有关知识，最后师生共同总结出DNA双螺旋结构的主要特点。
(在整个过程中，教师加以引导和提供信息，同时跟随学生一起操作并及时进行评价总结。
学生在此过程中，会不断发现问题，然后从教师提供的信息中获取知识解决问题，制作出的直观模型能让学生更深刻地认识DNA。
)教学过程回顾必修一，导入新课：1.组成DNA分子的单位是脱氧核苷酸_，2.一分子脱氧核苷酸由一分子脱氧核糖、1分子磷酸和1分子含氮碱基组成。
3．含氮碱基共有A、T、G、C 4种。
提问:1个DNA分子是由许多脱氧核苷酸连接而成，你知道脱氧核苷酸是怎样连接起来的吗？4.1个DNA分子是由两条脱氧核苷酸长链组成。
提问:这两条脱氧核苷酸长链又是怎样排布结合的呢？上节课我们共同探究了DNA是主要的遗传物质，那么，作为遗传物质，DNA具有怎样的结构呢？引导探究，进行新课：一. 课件展示：①DNA双螺旋结构模型,②沃森和克里克在建构DNA双螺旋结构模型。
导入：沃森和克里克因提出DNA双螺旋结构模型而获得诺贝尔生理和医学奖，你知道沃森和克里克是如何发现并提出DNA双螺旋结构模型的吗？这节课我们利用手中的材料尝试一下。
提问：首先观察描述DNA具有怎样的结构特点？1．两条脱氧核苷酸链平行，盘旋成螺旋结构；强调补充：反向，双螺旋2．脱氧核糖和磷酸交替连接，：强调补充：在外侧课件展示：奥地利著名生物化学家查哥夫研究得出：腺嘌呤（A）的量总是等于胸腺嘧啶（T）的量，鸟嘌呤（G）的量总是等于胞嘧啶（C）的量这一碱基之间的数量关系。
3．A与T配对，G与C配对。
强调补充：在内侧二. 根据这三个结构特点，下面请同学们利用手中的材料尝试制作下面的模型：Ⅰ.尝试建构脱氧核苷酸模型提示：一分子脱氧核苷酸由一分子脱氧核糖、1分子磷酸和1分子含氮碱基组成。
差分隐私DNA模体识别安全共享平台的设计与实现
差分隐私DNA模体识别安全共享平台的设计与实现魏裕阳;马凯;吴响;毛亚青【摘要】在数据共享平台进行DNA模体识别的过程中,如何防止个体信息泄露已成为该领域发展的研究热点;对此,设计并实现了基于差分隐私的DNA模体识别安全共享平台,内置多种满足差分隐私保护模型的DNA模体识别算法,实现数据源选择、算法选择、隐私预算设置、结果评估、图形化结果展示等功能;同时,除具备对内置DNA数据的模体识别外,还允许科研人员自主上传、共享DNA数据库,并对共享的DNA数据进行差分隐私模体识别,为科研工作人员提供安全可靠的基因序列分析研究平台和数据共享平台;通过平台测试证明,安全共享平台能够实现DNA 数据的有效识别和安全共享,设计方案有效可行.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2018(026)012【总页数】4页(P234-237)【关键词】DNA模体识别;差分隐私;安全共享【作者】魏裕阳;马凯;吴响;毛亚青【作者单位】徐州医科大学医学信息学院,江苏徐州 221006;徐州医科大学医学信息学院,江苏徐州 221006;徐州医科大学医学信息学院,江苏徐州 221006;徐州医科大学医学信息学院,江苏徐州 221006【正文语种】中文【中图分类】TP2740 引言DNA模体识别(motif finding)作为生物序列分析的基础研究方法之一，对研究基因的表达调控机制、发现DNA功能位点有着重要意义[1-2]。
但是，DNA数据蕴含丰富的隐私信息，这些隐私信息的泄露问题成为了DNA序列分析发展的瓶颈之一[3-5]。
与此同时，Homer等人也通过实验证实：基因序列分析研究中确实存在极高的隐私泄露风险[6]。
该结论导致多个知名生物数据平台暂停DNA数据共享服务，严重阻碍DNA序列分析研究的发展，隐私泄露已经成为了 DNA序列分析技术发展中亟待解决的关键性问题。
目前，国外学者对DNA序列分析的隐私保护研究主要集中在差分隐私保护技术上，并取得了一些成果[7-11]。
DNA与蛋白质相互作用的结构特征
DNA 与蛋白质相互作用的结构特征Sectio n 7 Structural Characteristics of In teractio n betwee n DNA and Protein反式作用因子必须与顺式作用元件相结合，才能发挥其调节基因表达的作用。
反式作用因子至少含有三个功能域，即 DNA 结合功能域，转录活性功能域和其它转录因子结合功能域。
反式作用因子的 DNA 结合功能域具有一些带共性的结构特征，如同源结构域、碱性亮氨酸 拉链模体、锌指模体等。
1. 螺旋-转角-螺旋模体（Helix-Turn-Helix （ HTH ）Motif ） 1.1 原核生物 HTH 模体（Prokaryotic HTH Motif ） 色氨酸阻遏因子和分解产物基因激活蛋白（CAP ）均为同二聚体，分子结构中含HTH 模体,该模体由两段a -螺旋和一段 &转角构成（但需要另外伸出的第三个 a -螺旋才能稳定），第二 个a -螺旋负责识别 DNA 大沟序列，故称为识别螺旋（图 103）。
图103 HTH 模体的分子结构Fig 103 Molecular Structure of HTH Motif1.2 真核生物 HTH 模体（Eukaryotic HTH Motif ） 1.2.1同源异型结构域（Homeodomain ）同源异型结构域的氨基酸残基序列与原核细胞类似，由三段 a -螺旋，环绕一个疏水核心折叠而成。
所不同的是识别螺旋较长，在 DNA 大沟中的定向有所不同，其典型的结合位点是TATA 盒（图 104）。
图104同源异型结构域的分子结构Fig 104 Molecular Structure of Homeodoma in 1.2.2 MYB HTH 模体（MYB HTH Motif ）为HTH 模体的变体，其结构类似于同源结构域，但其3转角由5个残基构成，识别螺旋与 434 represssor/DNA (helix-turn-hellx)DNA有较长的接触面（图105）。
16397-数学建模-培训课件-非标准计算--DNA的生物学知识
三、DNA功能 DNA是一个线性结构的数据库，其中信息使游离的氨
基酸组装成活细胞的蛋白质分子；又通过自我复制的能 力将数据从一个细胞转到另一个细胞。
1，编码蛋白质 DNA序列一定编码了蛋白质氨基酸序列的信息。但碱 基只有4种，蛋白质中常见的氨基酸却有20种，显然编 码不会是1对1的。至少是3个碱基编码氨基酸才可能： 三联体密码。43=64种可能排列，因此编码必有简并性
在蛋白质合成时,细胞才合成mRNA,mRNA是表达基因的翻版, 它能穿出细胞核,进入细胞质,同时携带合成蛋白质的“处方”,使 氨基酸按正确的顺序组装.
从基因复制出一条mRNA链的过程叫转录: 要表达的一小段DNA双螺旋解旋,RNA聚合酶把游离的核苷酸放 在适当的位置上,以互补原则形成一条RNA链,不同的是在A的互补位 置上的不是T而是U(尿嘧啶，uracil)mRNA是一点一点合成的，当 RNA聚合酶遇到终止密码子时，转录完成的mRNA分子从双螺旋上 滑下来。RNA聚合酶再回到新的模板链的起点，准备合成下一个
5′
(D0E,1F)
(0) 1 (0)
5′
(D0,E1F)
(0) 2 (0)
3′ DEF 3′ OP1 3′ OP2
被加数为1
5′
(0D，EF1)
5′
(O0P,1P)
5′
(D0E,1F)
(0) (0) (0)
2 (0) 3′ OP1
0 (0) 3′ 1 (0) 3′
OP 2 DEF
被加数为2： 5′ D(0E，F 1) 5′ O(0PP,1) 5′ O(0P,P1)
mRNA分子穿过核糖体前进，一次暴露一个密码子给运载着氨 基酸的tRNA上的反密码子。tRNA一直在核糖体附近游荡着，一 旦发现它们的密码子，就准确地定位上去。
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Gibbs 采样算法 III
3. 随机选择一条序列
Gibbs 采样算法 IV
4. 用权矩阵给序列中可能的位点打分
可能性 （概率）
Gibbs 采样算法 V
5. 抽样一具有相似可能性的位点
可能性 （概率）
Gibbs 采样算法 VI
6. 升级权矩阵
可能性 （概率）
Gibbs 采样算法 VII
• 沿序列滑动 WMM ttgacctagatgagatgtcgttcacttttactgagctacagaaaa
….. 为每个 9 碱基窗口赋分值 用临界值预测 5’ 端潜在剪接位点
5’ 剪接位点柱状图
“Decoy” 5’ 剪接 位点
真实 5’ 剪接 位点
得分（ 1/10 比特单位） 测量精度： 灵敏度：真实位点 w/ score 百分数 > 临界值 特异性：位点 w/ score 百分数 > 临界值 为真实位点
This slide courtesy of M. Yaffe
信息论
Courtesy of M. Yaffe
假设 20 种氨基酸有同样的可能性： Hbefore=4.32 ， Hafter=0 因此，该位点编码信息量为 4.32-0=4.32 ， 模体中另一个位置包含 20 种氨基酸： Hbefore=4.32 ， Hafter=4.32 因此，该位点编码信息量为 4.32-4.32=0
s= “actactgtatcgtactgactgattaggccatgactgcat”
模体位点 A Lawrence et al. Science 1993
准备好
Gibbs 采样算法的描述： •图片 •文字 •视频
Gibbs 采样算法 Ⅰ
1. 在每条序列中选择随机位点
序列组 模体例子
Gibbs 采样算法 Ⅱ
Lawrence et al., Science 1993
如果有，这个算法实现了什么（除 了让我们的电脑忙于运算外）？
强模体序列输入
累 积 频 率
输入序列（弱模体）
gcggaagagggcactagcccatgtgagagggcaaggacca atctttctcttaaaaataacataattcagggccaggatgtgtcac gagctttatcctacagatgatgaatgcaaatcagctaaaagat aatatcgaccctagcgtggcgggcaaggtgctgtagattcgggt accgttcataaaagtacgggaatttcggtatacttttaggtcgttat gttaggcgagggcaaaagtcactctgccgattcggcgagtgat cgaagagggcaatgcctcaggatggggaaaatatgagacca ggggagggccacactgcacacgtctagggctgtgaaatctctg ccgggctaacagacgtgtcgatgttgagaacgtaggcgccga ggccaacgctgaatgcaccgccattagtccggttccaagagg gcaactttgtctgcgggcggcccagtgcgcaacgcacagggc aaggtttatgtgttgggcggttctgaccacatgcgagggcaacct cccgtcgcctaccctggcaattgtaaaacgacggcaatgttcg cgtattaatgataaagaggggggtaggaggtcaactcttcaatg cttataacataggagtagagtagtgggtaaactacgtctgaacc ttctttatgcgaagacgcgagggcaatcgggatgcatgtctgac aacttgtccaggaggaggtcaacgactccgtgtcatagaattc catccgccacgcggggtaatttggatcccgtcaaagtgccaac ttgtgccggggggctagcagctacagcccgggaatatagacg cgtttggagtgcaaacatacacgggaagatacgagttcgatttc aagagttcaaaacgtgcccgataggactaataaggacgaaa cgagggcgatcaatgttagtacaaacccgctcacccgaaagg agggcaaatacctagcaaggttcagatatacagccagggga gacctataactcgtccacgtgcgtatgtactaattgtggagagc aaatcatt －
常见模体形容词： 精密、精确 与 退化 强 与 弱（好 与 差） 高信息量 与 低信息量
信息论
• 我们以 Shannon’s 著名的公式结束
其中 H = 比对中每个 位点包含的比特 “信 息熵” 这表示什么？ H 是熵或随机性或无序性的度量 …… 它告诉我们在模体某一位置有不同氨基酸丰度的不确定度
章节 模型 对象 结构相关性 权矩阵 模型
3/2 3/4
无相关性
隐马尔可 夫模型
局部相关性
3/9
能量模型 共体模型
无局部相关性
Байду номын сангаасNA 模体的发现与建模
• • • • 回顾——剪切位点的权矩阵模型 模体的信息量 模体的发现与搜索的问题 Gibbs 抽样
• 模体模型——权矩阵之上
见 Mount 的第四章
模体搜索例子： Gibbs 采样
Gibbs 采样是一种蒙特卡罗方法，可以从输入序列数据中搜索最大似然率函数。 在 A 位置有模体的序列 s 的似然率函数 权矩阵 背景频率矢量
P(S ， A|Θ,θB) ＝ θB, a × ... × θB,a ×Θ1, t×Θ2, a× ... ×Θ8, c×θB, t ×... ×θB, t
7. 迭代至收敛（位点 /Θ 不改变）
Gibbs 采样算法文字描述 I
假设有宽度 W 期望模体，长度为 L 的序列 N ： 步骤 1 ） 在每条序列中选择随机位点：序列 1 a1 ，序列 2 a2 ，…，序列 n an 。 步骤 2 ） 在序列组中随机选择序列（比如，序列 1 ）。 步骤 3 ） 为所有序列中宽度 W 的位点建立权矩阵，第 2 步中选中的序列除外。 步骤 4 ） 用第三步中建立的权矩阵为序列 1 中每个位点设 置概率： p = { p1, p2, p3, …, pL-W+1 }
DNA 模体的信息含量
• 位点 j 所包含的信息： Ij = Hbefore -Hafter • 模体概率： pk (k = A, C, G, T) • 背景概率： qk = 1/4 (k = A, C, G, T)
Log base 2 gives entropy/information in ‘bits’
7.91 / 7.36 / BE.490 第三讲 2004-03-02
DNA 模体建模与发现
Chris Burge
DNA 序列比较与比对回顾
• 目标序列和错配罚分 • 真核基因结构 • 比较基因组学应用： -Pipmaker （两序列比对） - 系统发育投影（多序列） • DNA 序列模体介绍
主题结构
Lawrence et al., Science 1993
Gibbs 采样算法文字描述 II
假设有宽度 W 期望模体，长度为 L 的序列 N 步骤 5 ） 根据该概率分布在序列 1 中抽样起始点，设该 新位点为 a1 。 步骤 6 ） 从序列组中随机选取序列（比如说，序列 2 ） 。 步骤 7 ） 为所有序列个位点建立宽度 W 的权矩阵模型， 第 6 步中选中序列除外。 步骤 8 ） 用第七步建立的权矩阵，为序列 2 中每个位点 赋予概率 步骤 9 ） 按照该 dist, 为序列 2sample 起始点 步骤 10 ）重复直至收敛
剪切位点 Ⅰ
5‘ 剪切位点
分支点
3‘ 剪切位点
权矩阵模型
5‘ 端剪接 信号
可能性
II
背景
可能性 普通的
概率系数
背景同源模型，假设为独立
权矩阵模型 III
概率系数
得分
Neyman-Pearson 定理： 最优化判别规则的形式： R>C 因为 log 是单调函数， log2(R) > C’
权矩阵模型 IV
模体的平均比特得分
• 比特分数： log2 （ pk/qk ） • 平均比特分数：（模体宽度 w, n = 4w, qk=1/4w ）
经验规律 * ：每 2mb 随机序列有 w/m 比特的模体信 息
* 在常规表达中大约符合，在其他模体中符合
模体搜索的问题
未比对 Cgggcactagcccatgtgagagggcaaggaccagcggaa gtaattcagggccaggatgtatctttctcttaaaaataacatatcct acagatgatgaatgcaaatcagcgtcacgagctttggcgggc aaggtgcttaaaagataatatcgaccctagcgattcgggtacc gttcataaaagtacgggaatttcgggtaggttatgttaggcgag ggcaaaagtcatatacttttaggtcaagagggcaatgcctcctc tgccgattcggcgagtgatcggatggggaaaatatgagacca ggggagggccacactgcagctgccgggctaacagacaca cgtctagggctgtgaaatctgtaggcgccgaggccaacgctg agtgtcgatgttgagaacattagtccggttccaagagggcaac tttgtatgcaccgccgcggcccagtgcgcaacgcacagggc aaggtttactgcggccacatgcgagggcaacctccctgtgttg ggcggttctgagcaattgtaaaacgacggcaatgttcggtcgc ctaccctggataaagaggggggtaggaggtcaactcttccgt attaataggagtagagtagtgggtaaactacgaatgcttataac atgcgagggcaatcgggatctgaaccttctttatgcgaagactc caggaggaggtcaacgactctgcatgtctgacaacttggtcat agaattccatccgccacgcggggtaatttggacgtgtgccaac ttgtgccggggggctagcagcttcccgtcaaacgcgtttggag tgcaaacatacacagcccgggaatatagaaagatacgagttc gatttcaagagttcaaaacgtgacggggacgaaacgagggc gatcaatgcccgataggactaataagtagtacaaacccgctc acccgaaaggagggcaaataccttatatacagccaggggag acctataactcagcaaggttcagcgtatgtactaattgtggaga gcaaatcattgtccacgtg － 已比对 Gcggaagagggcactagcccatgtgagagggcaaggacca atctttctcttaaaaataacataattcagggccaggatgtgtcacg agctttatcctacagatgatgaatgcaaatcagctaaaagataat atcgaccctagcgtggcgggcaaggtgctgtagattcgggtac cgttcataaaagtacgggaatttcggtatacttttaggtcgttatgtt aggcgagggcaaaagtcactctgccgattcggcgagtgatcg aagagggcaatgcctcaggatggggaaaatatgagaccagg ggagggccacactgcacacgtctagggctgtgaaatctctgcc gggctaacagacgtgtcgatgttgagaacgtaggcgccgagg ccaacgctgaatgcaccgccattagtccggttccaagagggc aactttgtctgcgggcggcccagtgcgcaacgcacagggcaa ggtttatgtgttgggcggttctgaccacatgcgagggcaacctcc cgtcgcctaccctggcaattgtaaaacgacggcaatgttcgcgt attaatgataaagaggggggtaggaggtcaactcttcaatgctta taacataggagtagagtagtgggtaaactacgtctgaaccttcttt atgcgaagacgcgagggcaatcgggatgcatgtctgacaactt gtccaggaggaggtcaacgactccgtgtcatagaattccatcc gccacgcggggtaatttggatcccgtcaaagtgccaacttgtgc cggggggctagcagctacagcccgggaatatagacgcgtttg gagtgcaaacatacacgggaagatacgagttcgatttcaagag ttcaaaacgtgcccgataggactaataaggacgaaacgaggg cgatcaatgttagtacaaacccgctcacccgaaaggagggca aatacctagcaaggttcagatatacagccaggggagacctata actcgtccacgtgcgtatgtactaattgtggagagcaaatcatt －