基于啟發(fā)式優(yōu)化的RNA二級結構預測方法研究.pdf

1、RNA分子是存在于生物體中重要的物質(zhì)，它與DNA分子和蛋白質(zhì)共同協(xié)作維持生命活動的進行。作為遺傳信息的重要載體之一，RNA分子在合成蛋白質(zhì)、基因調(diào)控、酶催化、細胞分化等方面都起到了關鍵作用?？焖俣鴾蚀_地測定出RNA二級結構能夠有利于了解其實際空間結構，對于分析研究RNA分子在細胞中的運作機制、尋找同源RNA分子、提高蛋白質(zhì)預測準確率等方面有著非常重要的意義。
　　傳統(tǒng)的測定RNA分子二級結構物理實驗耗時長、成本較高，導致測定其結構

2、存在一定的困難，不能滿足研究的發(fā)展需求。針對這一問題，研究人員提出最小自由能法和比較序列分析法，其中最小自由能法最為常見，在此基礎上出現(xiàn)了動態(tài)規(guī)劃法、最大堿基配對法、莖區(qū)組合優(yōu)化法等，然而這些算法效率都相對比較低。啟發(fā)式優(yōu)化算法常應用于解決組合優(yōu)化問題，RNA二級結構。本文重點對以最小自由能為基礎的啟發(fā)式優(yōu)化算法的優(yōu)劣進行了分析，根據(jù) RNA二級結構中是否含有假結尋求不同的啟發(fā)式優(yōu)化策略進行預測研究。論文首先介紹了預測RNA二級結構方法

3、的研究現(xiàn)狀RNA二級結構涉及的生物學概念、相關數(shù)據(jù)庫和預測工具，接著比較基于啟發(fā)式優(yōu)化的相關算法，確定本文研究的方法，所做的主要工作如下：
　　(1)深入研究目前應用于RNA二級結構預測領域的啟發(fā)式優(yōu)化算法，包括對各種算法的思想和性能優(yōu)劣分析。對于非假結RNA二級結構，提出一種結合遺傳算法和模擬退火算法的混合算法GSHA(Genetic Simulated Annealing Hybrid Algorithm)進行預測。
　

4、　(2)針對提出的GSHA算法設計相應的實驗方案，通過仿真實驗模擬PSTV病毒一段長度為359的序列形成二級結構的過程，將預測到的結構與RNase P結構數(shù)據(jù)庫中的真實結構進行比較。實驗結果分析表明，GSHA算法有著比單獨使用這兩種算法更高的準確率。
　　(3)針對假結結構的特征構建假結能量模型，提出一種基于禁忌搜索的預測含假結RNA二級結構的算法TSRP(Tabu Search RNA Prediction with pseud