生物序列數值化表征模型的矩陣分解方法及其套用

本書以生物序列的數值化表征模型所涉及的矩陣分解為核心，以序列的特徵信息提取為主要目標，在非序列比對(Alignmentfree)的框架下，分別提出了針對DNA/蛋白質序列、基因組序列等的若干個不同的特徵信息抽取模型，並將所抽取的特徵信息套用於序列的相似度分析.本書取材廣泛，內容新穎，理論與套用緊密結合.書中所介紹的生物序列的建模方法、矩陣分解抽取其特徵信息的研究策略，可供讀者在解決實際問題時予以借鑑.

本書適合生物信息學、圖像處理、信號處理等領域有關科研人員參考使用.

本書能夠順利地出版，得益於安徽省教育廳自然科學研究重點項目的資助，項目名稱為：保序映射算法在序列相似性分析中的套用研究

圖書詳細信息:

ISBN:978-7-312-03454-1
定價:36.00元
版本:1
裝幀:平裝
出版年月:201406

目錄

前言(Ⅰ)

第1章緒論

1.1生物信息學海量數據的產生背景

1.1.1生物信息學簡介

1.1.2兩種基本的生物序列

1.2生物序列比對概述

1.3基於序列比對的系統發育樹構建方法

1.3.1分子進化研究的基本方法

1.3.2構建系統進化樹的詳細步驟

1.3.3構建系統發育樹需要注意的幾個問題

1.4生物序列數值化表征模型的矩陣分解方法的研究背景

1.4.1序列圖形化表征

1.4.2基因組序列數值化表征及套用

1.4.3蛋白質序列數值化表征及套用

1.4.4有關K-mer的算法概述

1.5本書的內容安排

第2章基於矩陣束聯合對角化的DNA序列圖形化表征及其套用

2.1DNA序列的圖形化表征方法概述

2.2DNA序列的描述符

2.2.1相關的一些工作

2.2.2構建序列的鄰接矩陣

2.2.3矩陣分解理論簡介

2.2.4有關矩陣對角化的理論

2.2.5近似聯合對角化（AJD）

2.2.6算法的保距性

2.3圖形化表示法

2.3.1計算特徵值組成的序列表征向量（EVV）

2.3.2AJD算法收斂性分析

2.3.3基於特徵值組成的表征向量（EVV）的序列圖形聚類

2.4相似度分析

2.4.1聚類分析基本原理

2.4.2計算成對距離

2.4.311條β球蛋白基因的系統譜系分析

2.4.4與相關工作的比較

2.5本章結論

第3章基於SVD的基因組序列保序變換及其套用

3.1DNA序列數值描述符

3.2從基因組序列向數值向量的保序變換

3.2.1基因組序列變換矩陣的構建

3.2.2所提出的序列變換算法具有的良好性質

3.2.3保序變換奇異值分解(OPT-SVD)算法的過程描述

3.3保序變換算法在基因組序列相似度/相異度分析中的套用

3.4本章結論

第4章基於保距映射算法的基因組序列Map示圖及套用

4.1受PCA的啟發嘗試對基因組序列數值描述

4.2基因組序列的“保距”變換

4.2.1特徵矩陣的構建

4.2.2基因組序列變換的特性

4.3基於保距變換算法的基因組序列的相似度分析

4.3.1第一個數據集上的實驗結果

4.3.2另一個更大規模數據集上的實驗結果

4.4本章結論

第5章基於NFV-AAA算法的蛋白質序列相似度分析

5.1基於K-mer的組分向量法背景概述

5.2基於胺基酸（AAA）分布的蛋白質序列描述符

5.2.1描述符的範式

5.2.2蛋白質序列轉換成400×（L-1）稀疏矩陣

5.2.3AAA優於SAA

5.2.4對特徵矩陣M施行SVD以抽取序列的特徵

5.3NFV在相似度分析中的套用

5.3.1九條ND5蛋白質序列的相似度分析

5.3.2在24條轉鐵蛋白序列的數據集上的套用

5.4本章結論

第6章分段K-mer算法及其在序列相似度分析中的套用

6.1K-mer分析法優劣性分析

6.2基因組序列的描述符

6.3s-K-mer在34條線粒體基因組序列數據集上的套用

6.3.1最佳化算法的數據準備

6.3.2對K-mer進行尋優以便獲得其最優階數K*值

6.3.3s-K-mer算法的性能

6.3.4利用s-K-mer對基因組作系統發生分析

6.4本章結論

第7章基於層級虛擬混合與投影抽取的基因組序列比較

7.1有關FFP與ICA背景概述

7.2基因組序列特徵提取模型

7.2.1基於K-mer虛擬混合器的基因組序列數據預處理

7.2.2虛擬混合與投影抽取模型

7.2.3層級的VMPE模型

7.3HVMPE模型在真實基因組數據集上的套用

7.3.1先行相關數據的準備

7.3.2確定虛擬混合器(VM)的最佳階數K*

7.3.3對HVMPE模型進行最佳段數s*值的尋優

7.3.4層級的VMPE模型的效果分析

7.3.5基於HVMPE模型的基因組序列種系發生分析

7.3.6在另一個基因組數據集上的套用

7.4本章結論

第8章總結與展望

8.1本書的主要工作與創新點

8.2未來工作的構想

8.2.1NMF的基本原理

8.2.2序列分析中引入NMF算法的構想

參考文獻