生物网络模体识别算法概述
生物模型知识点梳理总结
生物模型知识点梳理总结引言生物模型是指生命科学领域中常用的研究工具，用于模拟或代表生物系统的实验性系统。
生物模型可以是活体组织、细胞、动物或植物的实物模型，也可以是数学模型、计算机模拟模型等。
生物模型被广泛应用于生物学研究、药物研发、疾病诊断和治疗等领域。
一、生物模型的分类1. 活体模型活体模型是指采用真实生物体进行研究的模型。
它可以是单细胞或多细胞生物，也可以是整个动植物。
常见的活体模型有小鼠、果蝇、斑马鱼等。
2. 细胞模型细胞模型是指使用细胞培养技术培养出的细胞进行实验的模型。
细胞模型可以是原代细胞、细胞系或转染过的特定细胞等。
3. 数学模型数学模型是指用数学方法描述和模拟生物系统的模型。
它可以是基于微分方程、差分方程、概率统计等数学原理建立的模型。
4. 计算机模拟模型计算机模拟模型是指通过计算机程序对生物系统进行模拟的模型。
它可以是基于生物学原理建立的模型，也可以是基于神经网络、人工智能等技术建立的模型。
二、生物模型的应用领域1. 生物学研究生物模型在生物学研究中扮演着重要的角色，可以用于研究生物体的生理生化特性、疾病机制等。
例如，通过基因编辑技术构建的转基因小鼠模型可以用于研究某种疾病的发生发展机制。
2. 药物研发生物模型在药物研发中也有着重要的应用。
研究人员可以利用活体模型进行药效学研究，评价某种药物的疗效和毒性；也可以使用细胞模型进行靶标筛选和毒性测试。
3. 疾病诊断和治疗生物模型在疾病诊断和治疗中也发挥着重要作用。
例如，利用转染过的细胞模型可以对某些遗传病进行基因治疗的研究，为临床治疗提供新的思路和方法。
4. 环境污染评估生物模型还可以用于环境污染评估。
例如，利用斑马鱼作为生物模型，可以对某些化学物质对环境的影响进行评估，为环境保护提供科学依据。
三、生物模型的建立与评价1. 建立生物模型建立生物模型是生物学研究中的重要工作。
对于活体模型，通常需要依据科学原理选择适合的生物体或细胞，并进行条件培养。
利用生物神经网络设计人工智能算法研究
利用生物神经网络设计人工智能算法研究生物神经网络是模仿人脑网络结构设计的人工神经网络。
利用生物神经网络，可以设计出更加智能化的人工智能算法。
一、生物神经网络的结构生物神经网络由神经元和突触构成。
神经元是神经网络的基本单元，突触是神经元之间传递信息的通道。
神经元由细胞体、轴突和树突组成。
细胞体负责维护细胞的生命活动，轴突将信息传递给其他神经元，树突则接受来自其他神经元的信息。
突触分为化学突触和电突触。
化学突触通过释放神经递质来传递信息，电突触则通过电流传递信息。
二、利用生物神经网络设计人工智能算法利用生物神经网络的结构，可以设计出更加智能化的人工智能算法。
首先，可以借鉴神经元和突触的结构，设计出更加复杂、智能的人工神经元和神经网络结构。
这样可以使得算法具有更加强大的学习能力和适应能力，从而实现更加智能化的功能。
其次，可以利用神经元和突触传递信息的方式，设计出更加高效、精确的算法。
通过模拟神经元之间的复杂信息传递过程，可以使得算法在处理大规模、复杂的数据时具有更加出色的表现。
最后，可以利用生物神经网络所拥有的自组织和自适应能力，设计出更加优秀、实用的人工智能算法。
这样可以在解决各种实际问题时，更加方便、高效地进行。
三、生物神经网络在人工智能领域的应用生物神经网络已经成为人工智能领域重要的研究方向。
生物神经网络可以应用于机器学习、模式识别、图像处理、语音识别等各种应用领域。
在机器学习方面，生物神经网络可以实现监督学习、无监督学习和强化学习等多种学习方式。
并且可以利用神经网络的自组织和特征提取能力，更加高效地完成各种学习任务。
在模式识别方面，生物神经网络可以用于人脸识别、指纹识别、声纹识别等各种识别系统。
并且可以利用神经网络的分类和聚类能力，对数据进行更加准确和实用的处理。
在图像处理方面，生物神经网络可以用于图像去噪、图像增强、图像分割等各种处理。
并且可以利用神经网络的卷积和池化能力，完成对图像的高级处理。
一种高效的生物网络概率模体发现算法
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生物分子网络 第二章
第二章一.名词解释1.全局耦合网络：任意两个点之间都有边直接相连，完全连接。
2.最近邻耦合网络：每一个节点只和它周围的邻居节点相连。
3.星形耦合网络：有一个中心点，其余N-1个点都只与这个中心点连接4.均匀网络：当k >> <k>时，度为k的节点几乎不存在。
因此这类网络也成为均匀网络或指数网络5.无标(尺)度网络：由于这类网络的节点连接度没有明显的特征长度6.随机网络：节点度的分布将遵循钟形曲线分布。
按照这种分布，大多数节点拥有的连接的数目都相差不多7.鲁棒性：如果移走少量节点后，网络中的绝大部分节点仍是连通的，那么称该网络的连通性对节点故障具有鲁棒性或者稳健性。
8.脆弱性：蓄意去除少量度最高的节点就可破坏无标度网络的连通性9.设计网络：随机网络中节点总数N是预先给定的，所以它们是静态的、固定的、平衡的网络，也有称为设计网络10.演化网络：若网络模型的节点总数不是预先给定的，而是逐步增减的，则它们是动态的、增长的、非平衡的网络，或者称为演化网络(evolving network)11.马太效应：新的节点更倾向于与那些具有较高连接度的“大”节点相连接，这种现象也称为“富者更富（rich get richer）”或“马太效应(Matthew effect)”。
12.分形几何：普通几何研究的对象一般都具有整数的维数，比如，零维的点、一维的线、二维的面、三维的立体、乃至四维的时空。
分形几何（fractal geometry）是研究具有不一定是整数的维，而存在一个分数维数的空间。
13.适应度：在许多实际网络中，节点的度及其增长速度并非只与该节点的年龄有关，有时是与节点的内在性质有关的，Bianconi和Barabasi把这一性质称为节点的适应度（fitness）14.模块：模块（model）是指一组物理上或功能上连接在一起的、共同完成一个相对独立功能的节点。
15.模体：具有高聚类性的网络在局部可能包含各种由高度连接的节点组构成的子图（subgraph），如三角形，正方形和五角形，其中一些子图所占的比例明显高于同一网络的完全随机化形式中这些子图所占的比例，这些子图就称为模体。
生物分子网络 第4章 基因调控网络及其模型
第4章 基因调控网络及其模型一.名词解释：1.基因调控网络:GRN 是研究者在长期科研实践中，综合分析某一生物学系统的各种文献后，推断出来并构建的一种生物网络。
2.正向工程、逆向工程:在正向工程中，主要是利用已有的生物知识设计生物网络（也就是合成生物学），或者是构建量化模型来解释生物系统工作的机制。
生物网络的逆向工程研究主要是利用高通量的生物数据来构建生物网络。
3.布尔网络模型:是刻画基因调控网络一种最简单的模型。
在布尔网络中，每个基因所处的状态或者是“开”，或者是“关”。
状态“开”表示一个基因转录表达，形成基因产物；状态“关”则代表一个基因未转录。
基因之间的相互作用关系由布尔表达式来表示，即基因之间的作用关系由逻辑算子and 、or 和not 刻画。
4.系统生物学:是研究一个生物系统中所有组成成分（基因、mRNA 和蛋白质等）的构成，以及在特定条件下这些组成成分间的相互关系的学科，而生物网络由于生物系统很好描述，正逐渐成为系统生物学研究中的主要研究对象。
5.点吸引子，动态吸引子:如果在布尔网络的一个稳定状态下，所有基因的状态不变，则称该稳态是“点吸引子”；如果网络的一个稳态是多个状态的周期切换，则称该稳态为“动态吸引子”，此时网络系统处于相对稳定状态。
6.有向图模型、有向超图模型:利用有向图可建立直观的GRN 模型。
有向图可以定义为二元组<V ,E>，其中V 是节点的集合，E 是边的集合。
有向图的边可以表示多个基因之间的相互作用。
为此GRN 的有向边可定义为三元组<i,j,s>，其中s 表示节点i 是否被节点j 激活(s 为+)或抑制(s 为-)。
还可以用有向超图(Hyper graph)来描述基因表达的蛋白质合作调控过程。
在此种图中的边可定义为三元组<i,J,S>,其中J 为节点i 的一组调控基因的列表，S 为该组基因调控 i 效果的列表。
7.线性组合模型:线性组合模型是一种连续网络模型，在这种模型中，一个基因的表达值是若干个其它基因表达值的加权和。
生物分子网络分析指标
生物分子网络分析指标1 生物分子网络概述1.1 基本概念● 网络：通常可以用图()E V G ,=表示网络（network ），其中V 是网络的节点集合，每个节点代表一个生物分子，或者一个环境刺激；E 是边的集合，每条边代表节点之间的相互关系。
当V 中的两个节点1v 和2v 之间存在一条属于E 的边1e 时，称边1e 连接1v 和2v ，或者称1v 连接于2v ，也称作2v 是1v 的邻居。
● 有向网络与无向网络：根据网络中的边是否具有方向性或者说连接一条边的两个节点是否存在顺序，网络可以分为有向网络与无向网络。
● 加权网络与等权网络：如果网络中的每条边都被赋予相应的数字，这个网络就称为加权网络(weighted network)，所赋予的数字称为边的权重。
如果网络中各边之间没有区别，可以认为各边的权重相等，称为等权网络或无权网络(unweighted network)。
● 二分网络：如果网络中的节点可分为两个互不相交的集合，而所有的边都建立在来自不同集合的节点之间，则称这样的网络为二分网络(bipartite network)● 网络中的路径与距离：网络中的路径是指一系列的节点，其中每个节点都有一条边连接到紧随其后的节点。
路径中所经过边的权重之和称为路径的权重，也称为路径的长度。
在连接两个节点的所有路径中，长度最短的路径称为最短路径，此路径的长度称为两个节点的距离。
1.2 常见生物分子网络● 基因调控网络与原核生物相比，真核生物基因表达的调控更为复杂，真核生物基因表达的调控主要是指编码蛋白质的mRNA 产生和行使生物功能过程中的调节与控制；其中转录调控是基因表达调控中最重要最复杂的一个环节。
基因转录调控网络[1]是以转录因子和受调控基因作为节点，以调控关系作为边的有向网络。
● 蛋白质互作网络蛋白质是构成生物体的重要物质，但是在生物体内，鲜有蛋白质单独发挥作用，而是单独蛋白质通过彼此之间的相互作用构成蛋白质互作网络来参与生物信号传递、基因表达调节、能量和物质代谢及细胞周期调控等生命过程的各个环节。
多模态生物识别技术
生物特征匹配技术
特征提取
从生物特征数据中提取 关键特征信息 对生物特征进行编码
特征匹配
将提取的特征信息与数 据库进行比对 采用匹配算法进行识别
融合策略
组合不同特征的匹配结 果 提高识别准确度
数据验证
对匹配结果进行验证和 比对 降低误识率
数据集质量评估
数据标注
01 确保数据集标签的准确性和一致性
数据清洗
多模态生物识别技术的国际标准化
标准制定
推动多模态生物识别技 术的国际标准制定 提升技术的统一性和国 际交流
技术整合
整合多种生物识别技术 实现多模态识别系统的 高效运行
数据安全
加强多模态生物识别技 术的数据安全保护 防止生物信息泄露和滥 用
国际合作
促进不同国家间的生物 识别技术合作 推动技术的全球化发展
02 去除噪声数据和异常值
数据平衡
03 保持不同类别数据的均衡性
● 04
第四章 多模态生物识别技术的挑 战与未来发展
隐私保护
多模态生物识别技术在数据处理和存储方面面 临隐私保护的挑战。用户的生物特征信息需要 受到严格的保护，保障用户隐私是技术发展的 重中之重。
跨平台兼容性
多平台兼容
确保在不同平台上的生 物特征交互和识别功能 正常运行
第5章 多模态生物识别技术的案 例分析
政府机构案例
某国政府机构利用多模态生物识别技术，通过 融合面部识别、指纹识别和虹膜识别等技术， 有效提高边境安全和身份验证效率。这种综合 应用的生物识别技术不仅提高了安全性，还简 化了通关流程，提升了工作效率。
金融行业案例
ATM机安全性提升 融合多种生物识别技术
防止盗刷 提高资金安全性
(完整版)生物信息学复习题及答案(陶士珩)
生物信息学复习题一、名词解释生物信息学, 二级数据库, FASTA序列格式, genbank序列格式, Entrez，BLAST，查询序列（query），打分矩阵（scoring matrix），空位（gap），空位罚分，E 值, 低复杂度区域，点矩阵（dot matrix），多序列比对，分子钟，系统发育（phylogeny），进化树的二歧分叉结构，直系同源，旁系同源，外类群，有根树，除权配对算法（UPGMA），邻接法构树，最大简约法构树，最大似然法构树，一致树（consensus tree），bootstrap，开放阅读框（ORF），密码子偏性（codon bias），基因预测的从头分析法，结构域（domain），超家族，模体（motif），序列表谱（profile），PAM矩阵，BLOSUM，PSI-BLAST，RefSeq，PDB数据库，GenPept，折叠子，TrEMBL，MMDB，SCOP，PROSITE，Gene Ontology Consortium，表谱（profile）。
二、问答题1）生物信息学与计算生物学有什么区别与联系？2）试述生物信息学研究的基本方法。
3）试述生物学与生物信息学的相互关系。
4）美国国家生物技术信息中心（NCBI）的主要工作是什么？请列举3个以上NCBI维护的数据库。
5）序列的相似性与同源性有什么区别与联系？6）BLAST套件的blastn、blastp、blastx、tblastn和tblastx子工具的用途什么？7）简述BLAST搜索的算法。
8）什么是物种的标记序列？9）什么是多序列比对过程的三个步骤？10）简述构建进化树的步骤。
11）简述除权配对法（UPGMA）的算法思想。
12）简述邻接法（NJ）的算法思想。
13）简述最大简约法（MP）的算法思想。
14）简述最大似然法（ML）的算法思想。
15）UPGMA构树法不精确的原因是什么？16）在MEGA2软件中，提供了多种碱基替换距离模型，试列举其中2种，解释其含义。
生物特征识别中多模态生物信息融合
生物特征识别中多模态生物信息融合一、生物特征识别技术概述生物特征识别技术是一种利用人体固有的生理特征或行为特征来进行个人身份验证的技术。
随着科技的发展，生物特征识别技术在安全验证、身份认证等领域得到了广泛的应用。
生物特征识别技术的核心在于其唯一性和不易被复制的特性，使得其在安全性方面具有显著优势。
1.1 生物特征识别技术的核心特性生物特征识别技术的核心特性主要体现在以下几个方面：- 唯一性：每个人的生物特征都是独一无二的，如指纹、虹膜、面部等。
- 稳定性：生物特征在一定时间内具有较高的稳定性，不易发生显著变化。
- 难以伪造：生物特征难以被复制或伪造，提高了身份验证的安全性。
- 便捷性：生物特征识别技术操作简单，用户易于接受。
1.2 生物特征识别技术的应用场景生物特征识别技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 安全验证：用于银行、政府机构等需要高安全性的场所。
- 身份认证：用于机场、车站等需要快速身份验证的场所。
- 智能家居：用于家庭安全系统，提高家庭的安全性。
- 医疗健康：用于病人身份识别，确保医疗信息的准确性。
二、多模态生物信息融合技术多模态生物信息融合技术是指将多种生物特征信息进行综合分析，以提高识别的准确性和可靠性。
随着技术的发展，单一的生物特征识别技术已经难以满足日益复杂的应用需求，多模态生物信息融合技术应运而生。
2.1 多模态生物信息融合技术的原理多模态生物信息融合技术的原理在于将不同的生物特征信息进行综合分析，通过算法优化，提高识别的准确性和可靠性。
常见的生物特征包括指纹、虹膜、面部、声音、步态等，每种特征都有其独特的优势和局限性。
2.2 多模态生物信息融合技术的关键技术多模态生物信息融合技术的关键技术包括以下几个方面：- 特征提取：从不同的生物特征中提取关键信息，为后续的融合分析提供基础。
- 特征匹配：将提取的特征进行匹配，确定其相似性和差异性。
- 融合算法：采用先进的算法对不同特征进行融合，提高识别的准确性。
生物计算的模型和算法
生物计算的模型和算法随着科技的飞速发展，计算机技术已经成为了现代社会不可或缺的重要组成部分。
生物计算则是一种新型的计算方法，在一些领域已经得到了广泛应用。
它模拟生物体的行为和搜寻方式，通过生物学和计算机学科的相互交融，实现了计算机科学的全新发展。
本文将就生物计算的模型和算法进行探讨。
首先，生物计算模型的特点在于它具备了生物学与计算机学科融合的双重优势，充分利用了生物学的智慧，将其嵌入到计算机模型的设计中，实现了强大的计算能力和适应性。
生物计算的模型主要分为两类：生物群体模型和生物进化模型。
生物群体模型采用了虚拟个体方法，通过模拟群体内的个体相互作用，来实现目标的优化和处理。
而生物进化模型则更注重环境对生物体适应性的影响，进化模型利用遗传规律和自适应的进化方法，不断进行变异、选择和繁殖，进化出最适合的生物类型。
就具体算法而言，遗传算法是生物计算的核心算法之一。
它是模拟生物的自然选择规律，将问题的答案设置成一组个体，通过适应度的优化来进行进化选择。
遗传算法在解决优化问题上表现优异且具有很好的并行性，而且尤其适用于解决复杂问题。
在使用遗传算法时，需要确定适应度函数、选择、交叉和变异操作等，并且从一个初始种群开始，进行多代进化来获得更好的结果。
除了遗传算法外，还有许多其他生物计算方法。
神经网络是其中具有代表性的算法之一，它模拟了神经元之间的连接和信号传递，可以用于解决分类、拟合和预测等问题。
蚁群算法则是模拟了蚂蚁在寻找最短路径时的行为，通过不断释放信息素来实现路径的优化。
生态协同优化算法则是模拟了生态系统中物种的相互作用，通过物种协同化来解决复杂问题。
这些算法都具备了一定的适应性，可以根据不同问题的特点进行调整和优化。
生物计算模型和算法具有许多优点。
首先，它们模拟了生物体的学习、演化和适应能力，具有较强的全局优化能力和适应性，能够有效地克服传统算法的盲目性和局限性。
其次，生物计算算法是自适应和并行的，可以解决复杂的问题，减少了计算的时间和成本。
南京工业大学《生物信息学》期末复习
生工1202生物信息学考试参考资料1、生物信息学的主要应用有哪些？①生物信息学数据库：数据库建立、数据库整合和数据挖掘②序列分析：序列比对、基因序列注释③其他：比较基因组学、基因和蛋白质的表达分析、生物芯片大规模功能表达谱的分析、蛋白质结构的预测、蛋白质与蛋白质的相互作用、生物系统模拟、代谢网络建模分析、计算机进化生物学、生物多样性研究、合成生物学2、生物学数据库有哪些特点？①数据库的更新速度不断加快、数据量呈指数增长②数据库使用频率增长更快③数据库的复杂程度不断增加④数据库网络化⑤面向应用⑥先进的软硬件配置3、一级数据库和二级数据库的区别是什么？有哪些一级数据库和二级数据库？一级数据库属于档案数据库，库中的主要内容是来源于实验室操作所得到的原始数据结果；二级数据库则是在一级数据库的信息基础上进行了计算加工处理并增加了许多人为的注释而构成的一级数据库：核酸序列数据库GenBank、EMBL、DDBL及蛋白质数据库PDB二级数据库：NCBI的RefSeq数据库4、数据库的Fasta、Flat file和XML格式各有何特点？（1）FASTA序列格式包括三个部分：（书上没有PPT第二章第19-20页）1.在注释行的第一列用字符“>”标识，后面是序列的名字和来源；2.标准的单字符标记的序列；3.可选的“*”表示序列的结束，它可能出现也可能不出现，但它是许多序列分析程序正确读取序列所必须的。
提供了从一个窗口到另一个窗口非常方便的拷贝途径，序列中没有数字或其他非字符。
从第二行开始是序列本身，标准核苷酸符号（大小写均可）或氨基酸单字母符号（大写）。
（2）平面文件格式—Flat File纯文本文件、通用性好、检索复杂，冗余字段较多，大容量数据库难以处理（3）XML格式（PPT第二章第29、32页）一个XML文件代表一个嵌套的信息树。
树中的每一个节点能包含像一串子节点或者一些属性这样的数据，并且一个XML文件始于根节点。
生物信息学数据分析与应用作业指导书
生物信息学数据分析与应用作业指导书第1章绪论 (3)1.1 生物信息学概述 (3)1.2 数据分析在生物信息学中的应用 (3)1.3 生物信息学数据分析方法与工具 (4)第2章基因组学与遗传数据分析 (4)2.1 基因组测序技术 (4)2.1.1 测序技术原理及发展 (4)2.1.2 测序数据产出及质量控制 (4)2.2 基因组组装与注释 (5)2.2.1 基因组组装 (5)2.2.2 基因组注释 (5)2.3 遗传变异分析 (5)2.3.1 遗传变异检测 (5)2.3.2 遗传变异注释 (5)第3章转录组学与表达数据分析 (5)3.1 转录组测序技术 (5)3.2 表达量定量与标准化 (6)3.3 差异表达基因分析 (6)第4章蛋白质组学与质谱数据分析 (6)4.1 蛋白质组学技术 (6)4.1.1 双向凝胶电泳 (7)4.1.2 蛋白质芯片 (7)4.1.3 液相色谱质谱联用技术 (7)4.1.4 定量蛋白质组学技术 (7)4.2 质谱数据分析 (7)4.2.1 质谱数据分析流程 (7)4.2.2 常用质谱数据分析软件 (7)4.3 蛋白质相互作用网络分析 (7)4.3.1 蛋白质相互作用数据获取 (7)4.3.2 蛋白质相互作用网络的构建 (8)4.3.3 蛋白质相互作用网络分析 (8)第5章系统生物学与网络分析 (8)5.1 系统生物学概述 (8)5.2 生物分子网络构建 (8)5.3 网络拓扑属性分析 (8)第6章生物信息学数据库与数据挖掘 (9)6.1 生物信息学数据库简介 (9)6.2 数据挖掘方法与应用 (9)6.3 基因本体与通路分析 (9)第7章单细胞数据分析 (9)7.1 单细胞测序技术 (10)7.1.2 单细胞测序技术发展 (10)7.1.3 单细胞测序应用 (10)7.2 单细胞表达量数据分析 (10)7.2.1 数据预处理 (10)7.2.2 差异表达分析 (10)7.2.3 细胞周期和批次效应校正 (10)7.3 单细胞轨迹推断与聚类分析 (11)7.3.1 单细胞轨迹推断 (11)7.3.2 单细胞聚类分析 (11)7.3.3 聚类结果的验证与解读 (11)第8章空间转录组数据分析 (11)8.1 空间转录组技术 (11)8.2 空间转录组数据预处理 (11)8.2.1 数据质量控制 (12)8.2.2 数据标准化 (12)8.2.3 数据校正 (12)8.3 空间基因表达模式分析 (12)8.3.1 空间基因表达差异分析 (12)8.3.2 空间基因表达聚类分析 (12)8.3.3 空间基因共表达网络分析 (12)8.3.4 空间基因表达模式可视化 (12)第9章人工智能在生物信息学中的应用 (13)9.1 机器学习与深度学习基础 (13)9.1.1 机器学习简介 (13)9.1.2 深度学习简介 (13)9.2 生物信息学中的应用实例 (13)9.2.1 基因表达分析 (13)9.2.2 蛋白质结构预测 (13)9.2.3 疾病诊断与预测 (13)9.3 基于的药物设计与筛选 (13)9.3.1 药物分子设计 (13)9.3.2 药物靶点预测 (14)9.3.3 药物筛选与优化 (14)第10章生物信息学综合案例分析 (14)10.1 案例一：肿瘤基因组数据分析 (14)10.1.1 数据收集与预处理 (14)10.1.2 基因组变异检测 (14)10.1.3 变异功能注释 (14)10.1.4 基因集富集分析 (14)10.2 案例二：植物抗逆转录组分析 (14)10.2.1 数据收集与预处理 (15)10.2.2 差异表达基因分析 (15)10.2.3 功能注释与分类 (15)10.3 案例三：微生物组数据分析与应用 (15)10.3.1 数据收集与预处理 (15)10.3.2 微生物组成分析 (15)10.3.3 功能预测与注释 (15)10.3.4 微生物组与环境因素关联分析 (15)10.4 案例四：药物靶点发觉与验证分析 (15)10.4.1 药物靶点筛选 (16)10.4.2 靶点功能注释 (16)10.4.3 靶点验证 (16)10.4.4 靶点网络分析 (16)第1章绪论1.1 生物信息学概述生物信息学是一门新兴的交叉学科，融合了生物学、计算机科学、数学、统计学等多个领域的知识。
生物模型知识点总结初中
生物模型知识点总结初中一、生物模型的定义生物模型是用来模拟生物体在实验室环境下的特定生理和病理过程的工具。
它可以是物理模型、化学模型、数学模型或者计算机模拟模型。
生物模型在生物学、医学、生物工程和药物研发等领域中起着重要的作用。
二、生物模型的分类1. 动物模型：利用动物进行实验，例如小鼠、大鼠、家兔、猪、犬等。
动物模型常用于研究基因功能、疾病机制、药物筛选等领域。
2. 细胞模型：利用细胞培养技术构建的细胞模型，可以研究细胞生长、分化、凋亡等生理现象，也可以用于药物筛选、毒性测试等。
3. 人工智能模型：利用人工智能技术进行数据分析和模拟，例如深度学习模型、神经网络模型等。
这些模型可以应用于基因组学、蛋白质组学、药物设计等领域。
4. 三维组织模型：利用生物工程技术构建的三维组织模型，可以模拟器官、组织的结构和功能，用于药物研发、组织工程等领域。
5. 数学模型：利用数学方程和模拟算法来模拟生物体的生理和病理过程，例如生物动力学模型、代谢通路模型等。
三、生物模型的应用1. 疾病研究：生物模型可以用于疾病的模拟和研究，例如肿瘤模型、心血管疾病模型、代谢疾病模型等。
2. 药物研发：生物模型可以用于药物的筛选、药效评价、毒性测试等，加快新药研发的速度和降低成本。
3. 基因功能研究：生物模型可以用来研究基因的功能和调控机制，从而揭示疾病发生的分子机制。
4. 医学影像模拟：利用数学模型和计算机仿真技术进行医学影像的模拟和重建，可以用于医学诊断和手术规划等。
5. 水质环境模拟：利用生物模型可以模拟水体的生物多样性、微生物组成和营养循环等生态学过程，用于生态环境保护和水质治理。
四、生物模型的优势1. 反应真实性：生物模型可以更真实地模拟生物体内的生理和病理过程，有利于科学研究和药物研发。
2. 可重复性：生物模型可以进行多次重复实验，以验证实验结果的可靠性和稳定性。
3. 成本效益：相比于临床实验和人体试验，生物模型的成本更低、安全性更高。
生物学中的神经网络模型
生物学中的神经网络模型随着现代技术的发展，人们对大脑的研究越来越深入，神经科学成为了颇受关注的领域之一。
其中，神经网络模型的研究尤为重要，它是模拟人类脑部神经系统工作机理的数学模型。
神经网络模型的发展历程神经网络模型的发展起源于上世纪40年代，当时人们将传统的机器学习方法应用于大数据分析。
这些方法采用现有数据进行预测，但问题在于由于数据的噪声和不确定性，这些预测的准确率不高。
为了解决这个问题，神经网络模型被提出。
它是基于大脑神经元和神经元之间的相互作用构建的，可以通过学习数据中的模式和关系来预测新数据。
与传统方法相比，它在复杂特征提取和模式识别方面具有优势，并且更加适应对多种类型的数据进行分析和学习。
神经网络模型的结构和原理神经网络模型是由多层的节点组成的。
每个节点都有多个输入，这些输入可以是从前一层节点的输出、输入层的输入或固定的权值组合。
这些节点处理输入并生成输出，输出可能成为下一层节点的输入。
每个节点有一组权重与每个输入相对应。
这些权重可以被训练来调整节点的输出，以便模型可以更好地拟合输入和期望的输出之间的关系。
神经网络的训练通常基于反向传播算法，该算法通过反向计算误差并调整权重来最小化误差。
神经网络模型的应用神经网络模型广泛用于图像和语音识别、数据挖掘、自然语言处理、智能搜索、自动驾驶和医学诊断等领域。
这些应用的共同之处是需要处理大量的复杂数据，并且需要高精度的预测和分类。
例如，在视觉识别领域，神经网络模型可用于图像分类、目标检测和人脸识别。
在医学领域，神经网络模型可用于疾病诊断、药物发现和治疗方案的制定。
结论总之，神经网络模型在生物学和计算机科学的研究领域中扮演着重要角色。
它可以解决现有方法难以解决的大数据分析问题，并为人类带来更好的生活和福利。
随着技术的发展，相信神经网络模型在未来的应用前景会更加广阔。
生物特征识别算法研究
生物特征识别算法研究随着科技的日新月异，越来越多的新技术被应用到了我们的日常生活和工作当中。
其中，生物特征识别算法作为一种新兴的技术，在安防、医疗、金融等领域逐渐被广泛运用。
一、生物特征识别技术的发展与应用生物特征识别技术主要是通过对人体特定的生物特征进行采集并利用相关算法对其进行深度分析，从而实现对身份、生理特征和手势等进行认证、验证和签名等操作。
目前，生物特征识别技术主要包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、声纹识别、静脉识别等。
其中，指纹识别技术应用最为广泛，几乎涵盖了所有可以应用生物特征识别技术的领域。
在安防领域，生物特征识别技术可以用于门禁系统、考勤系统、出入境管理等方面；在医疗领域，生物特征识别技术可以用于病例管理、药品追踪、移植配对等方面；在金融领域，生物特征识别技术可以用于身份认证、转账授权等方面。
笔者认为，这种技术有望在未来的各个领域中发挥更加重要的作用。
二、生物特征识别技术的优点和局限性与传统的身份验证方式相比，生物特征识别技术具有几个优点，例如不可伪造、易于使用、高安全性等。
而且，与密码、数字证书等身份验证方式相比，生物特征识别技术不需要用户记住任何密码，更加方便快捷，可以帮助用户省去更多的时间和精力。
但是，生物特征识别技术也存在一些局限性。
例如，生物特征所包含的信息可能会因为年龄、疾病或行为改变而发生变化，这将导致识别系统的准确度下降。
同时，为了确保准确性，需要对采集的生物特征数据进行加密存储和传输，这就需要更高的数据安全防护措施。
此外，由于生物特征采集需要接触人体，因此存在一定的隐私问题。
三、生物特征识别算法的研究生物特征识别技术的核心是算法。
尽管生物特征识别算法已经取得了一定的进展，但是在实际应用中仍然存在一些挑战，例如：1.准确度问题。
生物特征识别技术的准确度主要由算法、采集设备、采集环境等因素共同决定。
现有的算法对于复杂场景、光线不足等情况下的准确度表现较差。
2.特征提取问题。
分子生物网络分析 第3章 生物网络特征及分类
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
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1.基因网络的研究进展
“在系统生物中即便是发生十分微小的变 化，基因网络都会对其做出反应，且做出 反应的基因数量远远超过科学家原本的预 想，其效果也并非简单的线性叠加，有时 甚至难以预测。”
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发现生物网络并应用网络图的典型案例
Crick描述细胞遗传信息流的网络图
1953年，Francis Crick 与Watson和 Wilkins发现了DNA的 双螺旋结构，共同获得 了1962年诺贝尔生理学 和医学奖。1958年 Crick提出“中心法则” 描述细胞遗传信息流的 网络图。
4.表观遗传网络的研究进展
表观遗传学及表观遗传组学已成为当前各 务生物学研究的热点之一，它属于中国国 家自然科学基金“十一五”学科发展战略 和优先资助领域的项目。
表观遗传网络在高等生物的正常生长发育 过程中起着与遗传学机制同等重要的作用。
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
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发现生物网络并应用网络图的典型案例
《分子生物网络分析》(Molecular Biology Network Analysis)
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生物学面临的新挑战
人类基因组计划的结果使生物科学面临新 挑战。
第三章 生物网络特征及分类
教 师：崔 颖 办公室：外语学馆412室
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生物特征识别算法的研究与应用
生物特征识别算法的研究与应用随着科技的不断发展，生物特征识别技术也在不断地被推陈出新。
生物特征识别技术，顾名思义就是利用人体的生理（如指纹、虹膜等）或行为特征（如声音、步态等）来进行识别的技术。
其中，由于生物特征独一无二的特性，所以生物特征识别技术也成为了当前最为广泛应用的识别技术之一。
而本文将针对生物特征识别算法的研究与应用做出详细的探讨。
一、生物特征识别算法的研究1.常规算法目前，生物特征识别算法主要分为常规算法和深度学习算法两种。
在常规算法中，最为常见的是模式识别算法，其本质是利用训练数据的特征来训练模型，从而实现对新数据的分类。
而模式识别算法一般又可以分为以下几类：（1）统计模型统计模型是一类基于概率理论的数据建模方法，典型代表有贝叶斯模型、高斯混合模型等。
它们以矩阵、向量、概率分布等为基础，通过统计分析来建立模型，并利用概率计算新数据的分类。
（2）人工神经网络人工神经网络是模仿生物神经系统构造的网络，它具有分布式、并行运算和对误差具有辨别性等特点。
它可以通过学习来自适应地改变网络连接的权重与阈值，达到识别目的。
（3）支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的分类模型，它通过构建一个决策边界来实现分类，具有泛化性好、鲁棒性强等特点。
2.深度学习算法随着深度学习的不断火热，其在生物特征识别领域中的应用也日益受到关注。
深度学习算法主要利用多层神经网络来进行模型的训练和分类，其中最为经典的是卷积神经网络和循环神经网络。
而目前深度学习算法在语音、图像、视频等多个领域中都有着广泛的应用，并取得了许多突破性成果。
二、生物特征识别算法的应用1.人脸识别作为最为常见的一项生物特征识别技术，人脸识别已经应用于各个领域。
在安全领域中，它可以被用来实现人脸闸机、门禁系统等。
在金融领域中，它可以用于身份验证、防欺诈等。
在医疗领域中，则可以用来进行病人的识别和记录。
2.指纹识别指纹识别是一种最为传统的生物特征识别技术，其广泛应用于各种智能设备、门禁系统、银行卡等需要验证身份和认证信息的场景中。
基于位置相互关系的模体识别算法
与 目标基 因启 动子 序列 中的特殊 位点 相结合 调 节 基 因 的表达 ，这些 位点 称 为转 录 因子 结合 位点 。由于长 期 进化 的结 果 ，转 录 因子 结 合 位 点 的 变异 相 对 缓 慢 ，
在结构上 相对 保守 ，表 现为 特定 的模 体 ，被称 为模 体
（ ｏ ｆ 。模 体 的识 别 对 研 究 基 因表 达 的 调 控 机 制 有 ｍ ｔ） ｉ
赖性 。
已知 ｎ条 Ｄ Ａ序列 数 据集 Ｓ＝｛ ｉ ，２ Ｎ Ｓｌ＝１ ，… ，
｝ ，其 中 ，第 ｉ 条序 列 表 示 为 Ｓ ＝｛ ｓ ｓ ，ｓ ，… ，
着 重要 意义 。
模体 识别 问题 可 以描述 如下 ：
１ 位 置 的依 赖 性
Ｇｂ ｓ 样算 法 中模 体 模 型 和 背景 模 型 的建 立都 ｉｂ 采 假设模 体 内部 各个 位置 之 间相 互独 立 ，但 最 近 的生 物 实验 证 实 ，有 模 体 的 各 个 位 置 之 间 存 在 明 显 的 依
Ａｌ ｏ ｉｈｍ ｏ ｏ ｉ ｓ ｏ ｅ ｙ Ｂａ ｅ ｎ Ｐｏ ｉｉ ｎ Ｄｅ ｅ ｅ ｃ ｇ ｒｔ ｆ ｒ Ｍ ｔｆＤｉｃ ｖ ｒ ｓ ｄ ｏ ｓｔｏ ｐ ｎｄ ｎ ｙ
Ｚｈ ｎ ｈ ｕ ｉ ａ ｇ Ｓ ｏ ｘａ， Ｇａ ｎ ｏ Ｌｉ
（ ｃ ｏｌｏ ｏ ｐ ｔｒＳ ｉｎ ｅａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｘｉｉ ｎｖｒｉ Ｓ ｈ ｏ ｆＣ ｍ ｕｅ ｃｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏｙ ｄａ Ｕ ｉｅｓｙ，Ｘｉ ｎ７ ０ ７ ，Ｃ ｉａ ｎ ｔ ’ １ ０ １ ｈｎ ） ａ
Ｄ Ａ序 列 中的模体发现是生物信息 学中重要 的问题 。 目前解 决这一 问题 的算法 ，如 Ｇ ｂｓ采样算法 ，都 Ｎ ｉｂ
蛋白质家族模体(motif)的评价策略
蛋白质家族模体(motif)的评价策略杜春娟;朱云平;贺福初;曾衍钧【期刊名称】《北京生物医学工程》【年(卷),期】2005(024)002【摘要】模体是刻画蛋白质家族组成结构和执行功能的重要部分,但是对于通过各种生物信息学方法识别出的模体,目前没有很好的办法辨别真假和优劣.文中提出一种新的模体评价策略,从分类器的观点出发,对不同方法在同一个蛋白质家族上建立的不同模体进行比较,从而推断出最具有生物意义的模体.本文在PROSITE数据库中选取7个细胞因子家族,采用MEME和HMMER两种模体识别方法分别识别每个家族的模体,将每个模体看作一个分类器,通过计算同一家族的每个模体的敏感性和特异性并比较它们对应的接收机操作特性曲线,进而比较不同模体,确定真的模体和排除假的模体,从而获得每个蛋白质家族的最佳模体的模型.这种策略可以应用于对任意蛋白质家族模体识别结果的评价.此外,还可以利用最佳模体搜索数据库的结果预测每个家族的新成员.【总页数】6页(P97-102)【作者】杜春娟;朱云平;贺福初;曾衍钧【作者单位】北京工业大学生命科学与生物工程学院,北京,100022;军事医学科学院北京放射医学研究所,北京,100850;军事医学科学院北京放射医学研究所,北京,100850;军事医学科学院北京放射医学研究所,北京,100850;北京工业大学生命科学与生物工程学院,北京,100022【正文语种】中文【中图分类】Q612【相关文献】1.预测Motifs算法的改进评价策略 [J], 张斐2.一种对预测Motifs算法的评价策略 [J], 张斐3.全α类蛋白质超家族保守模体特征的分析 [J], 马淑杰;李前忠;左永春4.蛋白质超家族模体保守性及物理化学性质的分析 [J], 马淑杰;李前忠;杨乌日吐;左永春5.蛋白质中较频繁发生的β发夹结构（β—Hairpins）模式──蛋白质超二级结构（MOTIF）研究（Ⅲ） [J], 孙之荣因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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Kashtan,N. et al. Efficient sampling algorithm for estimating subgraph concentrations and detecting network motifs.
对于算法本身缺乏理论上的验证方法。因此可以说这方面的 研究工作刚起步，还有很多问题期待完善和发展。
Department of Molecular Cell Biology and Computer Science
works. Science, 2004, 303:1538-1542.
and Applied Mathematics, Weizman Institute of Science,
E. Ravasz et al. Hierarchical organization of modularity in
hways with phylogenetic profile. Genome Informatics. 2002, 13:353-354. M..Koyuturk et al. An efficient algorithm for detecting fre quent subgraphs in biological networks. Bioinformatics, 2004, 20: i200-i207. J. Berg and M. L.ssig. Local graph alignment and motif search in biological. Networks. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 2004,101 (41):14689-14694. H. Hu, X. Yan et al. Mining coherent dense subgraphs across
络模体分析上的使用是有限制的，虽然它支持寻求所有发生 在网络中确定的图样，但在子图枚举和随机网络的统计比较
Tanay,A. et al. Revealing modularity and organization in the yeast molecular network by integrated analysis of highly het
受到越来越多的重视。近年来人们发现，各种细胞网络中存 国科学院院刊上发表了文章，提出了一种基于统计物理学的
在的模体（motif）或模块（module）与细胞的某些功能和结构特 图的局部比对的模体识别算法。2005 年，X. Zhou 等 提出了
征等紧密相关。这些模块是构成细胞网络的某种基本单元或 基于不同大规模生物网络中的频繁稠密子图的挖掘方法，从
Bioinformatics, 2004, 20:1746-1758. Wernicke,S. A faster algorithm for detecting network motifs.
注释：
In Proceedings of the 5th Workshop on Algorithms in Bioin formatics (WABI ’05), Lecture Notes in Bioinformatics.
究中新的研究成果不断出现，但是这些算法都是针对特定的
networks. Bioinformatics, 2007, 23(2):207,214.
情况进行的，网络数据的图模型要么是有权图或无权图，要么
Chen,J. and Yuan,B. Detecting functional modules in the
Bioinformatics, 2005, 21:3572-3574.
Mining. Proc. 2002 Int. Conf. on Data Mining (ICDM'02),
Japan, 2002, pp.721-724.
—— 科协论坛 · 2010 年第 2 期（下） ——
73
模块的划分是有重叠或者没有重叠。由于生物网络数据往往
yeast protein.protein interaction network, Bioinformatics,
包含大量噪声，如何处理噪声以及数据的不完整带来的影响，
2006, 22(18):2283-2290.
提高算法的鲁棒性，是一个关键的问题。其次所给出的算法 没有一个统一的评价标准，大多数是用实验的方法进行评定，
分析已经产生有趣的结果，例如蛋白质-蛋白质作用域的预测, 作用网络，重复的分级群聚的计算也许是不可行的。文献 扩
分层网络负载和时序基因表达模式的分析。模体(motif)的概 充了基于中间态的划分算法，利用网络分块 (network partitio-
念没有明确的定义，一般理解为反映生物网络功能模块的拓 ning)算法，用来识别酵母蛋白质作用网络的 266 个功能模块，
H.Kitano. Computational systems biology. Nature,
2005, 3692:165-177.
2002,420: 206-210.
Kashtan, N. et al. Mfinder tool guide. Technical report,
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着各种生物数据以指数方式增长，这方面的理论研究将会加
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速人类对复杂生命现象的认识。目前，生物网络数据分析研
Feng Luo et al. Modular organization of protein interaction
Israel. 2002.
metabolic networks. Science, 2002, 297:1551-1555.
Schreiber, F. et al. a tool for the exploration of network motifs.
X. Yan and J. Han, gSpan: Graph-Based Substructure Pattern
了生物网络模体(network motif)的概念，通常将模体理解为生 母蛋白质作用网络转来自成树结构，然后应用基于流量的聚类
物网络中分子信息传递过程的基本单元模块。这种单结构元 算法找到功能模块的近似解。Arnau 等采用分级算法反复消
在网络中反复出现，形成网络的典型连接方式。网络模体的 除“邻近捆绑”问题，然而，对于在全基因组层面上大的蛋白质
文献标识码：A
文章编号：1007-3973（2010）02-072-02
1 引言
分析，发现这些代谢网络都有着类似的构成方式：首先形成许
在后基因组时代，生物学研究的热点由对细胞内个别基 多紧密联接的小型模块，然后这些小模块依照一种等级的方
因或蛋白质功能的局部性研究，转移到以细胞内全部的基因、 式，结成一些相对松散的大单元，而 J. Han 等则提出了一种
构件，如何有效提取各种模体对研究细胞网络中的各种动力 而可以对不同的网络进行比对。在酵母菌完整的基因组数据
学特征及其功能具有十分重要的意义。
中，Shamir 和他的同事们应用二值聚类算法来区分其分子网
2 国内外研究现状分析
络 ，然而基因间的关联程度和性质采用加权的二部图来表示。
2002 年 o 等人首次在《Science》上发表文章，提出 另一个有趣的工作，是来从 Ouzounis 工作组 ，他们首先将酵
扑单元子系统，和随机网络相比，模体就是出现频率高而且有 展示了这些功能模块是真正致密连接的子图（即模体）。Kash-
重要意义的小的子网。
tan 等 提出子图采样算法，其缺点是非均匀采样难以适应大规
Ravasz 等人把 43 种全然不同的物种的代谢网络进行了 模模体的识别；Wernicke 给出了这个问题更多的详细分析。
与 生物科技 现代农业
生物网络模体识别算法概述
□ 张 航 昝乡镇 刘志伟
（温州大学物理与电子信息工程学院 浙江·温州 325035）
摘 要： 简单介绍了生物网络中模体识别的生物学意义，并详细综述了近几年来国内外模体识别算法的成果，
最后提出了对这个领域的工作展望。
关键词：生物网络 模体 算法
中图分类号：TP39
方面支持不够。
erogeneous genome wide data. Proc. Natl. Acad. Sci. USA,
3 结论
2004, 101:2981-2986.
总之，模体识别的研究已经成为生物网络研究的中心，随
Pereira-Leal,J.B. et al. Detection of functional modules
和边着色的网络(如寻找蛋白质-基因网络的模体)。多功能网 络分析工具 PAJEK，也提及一些相关工作，不过 PAJEK 在网
massive biological networks for functional discovery. BMC Bioinformatics, 2005,21:213-221.
72
—— 科协论坛 · 2010 年第 2 期（下） ——
与 生物科技 现代农业
一些考虑在有向和无向网络中检测和分析网络模体的算法工
Yamada et al. Extraction of modules from the metabolic pat
具，如 MFINDER 和 MAVISTO 支持检测达 8 节点的网络模 体，MFINDER 结合广泛的随机图模型来检测随机图子图的频 率。使用 MFINDER 和 MAVISTO 检测网络模体的主要缺点 是但随着子图大小的增加，子图枚举和采样 (后者只支持 MFINDER)算法较慢而且应用规模极小。为此，Wernicke 给出 了一种叫 FANMOD 的快速模体检测算法工具，FANMOD 采 用是一种叫 RAND-ESU 的枚举采样子图的新算法，检测效率 提高了 1 个数量级。而且，FANMOD 还可以在着色网络中探 测模体，能够处理映射不同实体间不同作用类型的顶点着色