甲型H1N1流感病毒进化树分析的信息处理_计算机科学与技术.rar

资料分类:计算机信息 高级会员(学大教育)提供原创毕业论文计算机信息资料更新时间:2017-10-07
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摘要:2009年3月从墨西哥暴发的甲型H1N1流感疫情,迅速蔓延到全世界。这次流感疫情最终影响了两百多个国家,造成上万人死亡。对人类的生命与健康造成了极大的危害。两年过去了,学术界对甲型H1N1流感病毒的研究并未停止。因为流感病毒极易发生变异。而一旦变异,很可能造成新一轮世界范围的疫情。

   本文从使用生物信息学的手段进行甲型H1N1流感病毒变异分析研究出发,从信息处理和算法研究两个角度,围绕序列比对、进化树建立和蚁群算法并行化等问题展开研究,主要的研究内容和主要成果包括:

   (1)甲型H1N1流感病毒变异分析信息处理  下载了甲型H1N1流感病毒基因,对其进行了信息处理,建立了进化树。为分析当前甲型H1N1流感病毒的变异情况提供了数据,供生物专业的学者进行研究时使用。

   (2)改进求解多序列比对蚁群算法  研究了求解多序列比对的蚁群算法,改进了该算法,在概率公式、信息素更新策略、字符选择策略等方面提出了自己的改进策略。使得改进后的算法对于大部分序列集合可以获得更好的结果。

   对改进后的算法进行了并行化,在主从式模型下提出了算法的并行策略,将算法的复杂度从O(Cyclenum·N2·LEN2)降到了O(Cyclenum·(N2·LEN2/p+p)),提高了算法的执行效率。

   (3)提出一种并行启发式进化树搜索算法  针对基于特征的建树方法时间代价大的缺点,设计了一种并行启发式进化树搜索算法。可以大大降低进化树的搜索次数。并使用最大简约法对该算法进行了测试,对算法的三种信息素更新策略进行了比较。

   (4)提出两种大规模并行蚁群算法  针对大规模蚁群算法并行化时存在的问题,提出了两种并行蚁群算法。一是将竞争机制引入处理器调度,提出基于竞争的粗粒度并行蚁群算法。二是将主从式并行策略进行了发展,设计了树形结构的层次并行蚁群算法。并对两种算法进行了理论分析。

关键词:H1N1流感病毒、序列比对、进化树、蚁群算法、并行化

 

   本文考虑使用进化树分析的方法来进行甲型H1N1病毒的变异分析信息处理。建立了甲型H1N1病毒基因的进化树,辅助生物学研究人员分析H1N1病毒基因的变化关系。

   同时在算法研究方面,针对基因的进化树分析相关算法研究中目前存在的一些问题,我们进行了深入的研究,主要的工作包括生物序列比对和生物进化树建立,由于在序列比对算法研究时,我们主要研究基于蚁群算法的序列比对,而目前在大规模蚁群算法并行化的研究中还存在一定的问题,因此本文对蚁群算法并行化进行了进一步研究。

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