基于聚类算法的结构变异及其形成机制识别

在人类基因组上存在着涉及到不同序列长度的结构变异,这些结构变异对癌症的发生和发展产生了显著的影响。随着新一代测序技术的发展以及测序成本的降低使得在全基因组水平研究结构变异变得可能,基于聚类算法对千人基因组三个不同地区的样本以及ＣＧＨｕｂ数据库中结直肠癌样本进行了结构变异识别,并基于间断点处的序列同源性对结构变异的形成机制进行了分析;利用方差分析及非参数检验分析了结构变异和癌症的关系以及结构变异与地域之间的关系。最后,探讨了该领域未来的发展趋势。     

面向下一代测序技术的结构变异检测算法综述

检测基因组中的结构变异对遗传学研究具有重要意义, 基于测序技术的结构变异检测将成为主流发展方向。全面总结了现有面向下一代测序技术的结构变异检测算法：配对末端匹配法、读深度法、分裂读数据法和序列拼接法, 分析各算法核心思想及其特点, 给出其适用范围和优缺点, 并探讨了检测算法存在的问题和发展趋势。     

基于长读数和重比对的倒位变异检测方法

结构变异检测是基因组大数据分析的一项重要任务,其中倒位变异是一种常见的结构变异,并往往与多种严重的疾病相关联,因此获取准确的倒位变异发生位置是一项具有重要研究意义的工作.提出了一种基于长读数和重比对的倒位变异检测方法,首先在长读数和基因组参考序列比对结果中提取每条长读数被剪切掉的序列;然后将剪切序列重新比对到基因组参考序列上,基于原始的比对信息和剪切序列的比对信息确定倒位变异信号;最后,对倒位变异信号进行聚类确定倒位变异发生的位置.该方法与较常见的其他两种倒位变异检测方法在两组数据集上进行了性能比较,实验结果表明该方法能取得更令人满意的检测结果.     

基于隐马尔可夫模型的拷贝数变异检测算法研究

针对目前拷贝数变异检测存在的参数优化,额外信息利用不充分等问题,提出一种基于隐马尔科夫模型的拷贝数变异检测算法。首先对读数据与参考序列比对并存储匹配失效的数据,实现窗口读数据的计数和平滑校正;然后引入隐马尔科夫模型对读计数的异常信号进行检测,得出候选的拷贝数检测结果;最后采用基于匹配失效数据的裂读比对实现候选结果的过滤,从而提高检测性能。模拟和实验数据的拷贝数变异检测结果表明本算法具有较高的检测精度和覆盖度,优于现有常用的检测算法。     

并行定向扰动的混合粒子群优化算法

针对全向变异易使粒子失去已有的有利搜索信息的问题, 提出了一种并行定向变异的混合粒子群优化算法。该算法以当前群体最优位置为基准, 用变异信息矩阵和混沌位置变异矩阵对群体进行并行定向扰动, 有效利用了现有的有利搜索信息。该算法将并行定向变异与序列二次规划法融为一体, 实现了全局搜索和局部寻优的统一。仿真实验和比较分析结果表明并行定向变异混合粒子群优化算法具有良好的、稳定的优化效果。     

基因组高通量测序数据结构变异识别算法

遗传变异是生命的基本特征,遗传变异与表型差异之间的关系,是现代生物学的一个基本问题.由基因决定生物体的遗传特征和主要个体差异的观念正在逐渐改变,过去几年的许多研究显示,基因组中大尺度的结构变异与个体的表型差异和疾病等有一定的关联.有关遗传变异和表型多样性的研究,需要比较生物体个体基因组间的各种不同.利用NGS数据全面分析结构变异的技术目前仍然不成熟.因此本文根据生物学知识,利用高通量测序数据,对植物基因组结构变异的识别问题深入系统的研究,提出新的结构变异识别方法和精确的断点预测方法.     

蛋白质序列比对算法的研究

Needleman—Wunseh算法和Smith—Waterman算法是蛋白质序列比对的两种重要方法,根据实际需要选择不同的计分矩阵和算法可以达到较好的比对结果。但这两种算法有其缺陷,本文在此两种算法的基础上提出以链队列的形式遍历所有最优匹配的算法,并优化了得分矩阵的计算方法,提出双路并行计算得分矩阵的方法。     

基于打分矩阵的生物序列频繁模式挖掘*

从生物序列中发现有意义的频繁模式已经成为生物信息领域研究的重要任务.文中提出基于打分矩阵的生物序列频繁模式挖掘算法.首先构造近似匹配得分矩阵,用于处理带通配符间隔约束的模式匹配问题中插入、替换、删除操作.然后设计基于打分矩阵的近似模匹配方法获取模式在序列中的近似出现次数.最后采用数据驱动模式生成方法和Apriori-like剪枝策略避免产生过多不必要的候选模式.在蛋白质和DNA序列上的实验表明文中算法性能更优,可用于挖掘不同序列的共同频繁模式.     

具有原路返回特征的改进OSRM胖树路由算法研究

胖树是最重要的互连网络拓扑结构之一。针对胖树拓扑结构,已经提出了多种路由算法,其中OSRM被证明是一种最优化的路由算法,但是所有算法都忽略了网络链路故障的易诊断性。为此,提出一种对OSRM改进的新型路由算法BT-OSRM。该算法定义了节点间的大小关系并通过比较节点大小而从OSRM路由路径与其反向路径中选择路由路径。此外,还针对常用的2级和3级胖树结构,分别详细给出了BT-OSRM2和BT-OSRM3路由算法。理论分析表明,BT OSRM路由算法不但继承了OSRM路由算法无死锁、负载均衡和性能最优等优点,而且保证了任意两节点间的路由路径具有原路返回特性,从而提高了网络故障链路的易诊断性。     

一种点云数据获取的编码结构光方法研究

介绍了采用De Bruiin序列对结构光进行编码,基于全局优化思想对条纹边界进行最优邻域匹配,利用增加约束的动态编程遍历最优匹配路径网格得到最优匹配路径;对畸变条纹图像进行颜色校正,提高了边界检测的准确率.该编码策略解码简单,匹配算法能取得较好效果,得到的点云数据精度能够达到三维表面重建的要求.     

基于视频监控参考量的异常行为检测研究

为了解决传统算法难以检测一般动态场景情形下人体运动目标的问题,文中提出了一种新的人体运动异常行为的检测方法,该方法组合利用视频监控各个的参考量。文中针对视频序列中人的行为进行分析,目的是检测出人的异常行为,具体涉及：人体运动目标的检测、跟踪与提取,异常行为检测等。文中阐述了异常行为检测的相关概念,介绍了视频监控参考量各个参数的计算方法,探讨了异常行为检测与分类技术的关系。结合异常行为检测与分类的相似性,提出了基于视频监控参考量的算法的异常行为检测方法,给出了其计算方法,并确定了检测的过程,分析该方法的特点和优势。     

Shared Control of Highly Automated Vehicles Using Steer-By-Wire Systems

A shared control of highly automated Steer-by-Wire system is proposed for cooperative driving between the driver and vehicle in the face of driver's abnormal driving. A fault detection scheme is designed to detect the abnormal driving behaviour and transfer the control of the car to the automatic system designed based on a fault tolerant model predictive control (MPC) controller driving the vehicle along an optimal safe path. The proposed concept and control algorithm are tested in a number of scenarios representing intersection, lane change and different types of driver's abnormal behaviour. The simulation results show the feasibility and effectiveness of the proposed method.      

基于遗传算法的WSN移动信标定位及路径求取

针对无线传感器网络中使用移动信标定位问题,提出了基于遗传算法的无线传感器网络移动信标定位及路径求取方法。首先根据区域面积计算出三重覆盖所需的发射信标位置的个数,用遗传算法优化求取信标发射位置,再用流浪旅行商算法获取遍历发射位置点的最优路径,在遍历时基于加权质心算法对传感器节点定位。实验结果表明,该方法可对传感器节点进行高效定位。     

基于变邻域蚁群算法的自动光学检测路径规划

在确定取像窗口最少数量及其约束移动范围的前提下,为解决蚁群算法用于自动光学检测路径规划存在的问题,提出一种基于变邻域蚁群算法的自动光学检测路径规划方法。针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出含有3种邻域结构的变邻域路径搜索方法,改进蚁群算法以快速获得质量优异的可优化路径;针对取像窗口位置可调整的问题,提出变邻域窗口位置调整方法,进一步改善可优化路径,获得最短路径。实验结果表明,该算法比基本的蚁群算法具有更高的求解效率和求解质量,有效提升了自动光学检测系统的在线检测效率。     

城市交通网络连通可靠度计算研究

考虑路段、交叉口运营状态的随机变化,以饱和度作为交通网络连通可靠度的主要影响因素,完善路段连通可靠度的计算式,给出了交叉口可靠度的衡量指标;结合路段、交叉口可靠度特别是交叉口不同转向的可靠度,设计了一种生成树算法寻找交通网络的不交型通路,进而快速计算交通网络中任一OD对间的连通可靠度。算例表明,交叉口的可靠度对城市连通可靠度有重要影响,提出的算法具有一定的应用价值和借鉴意义。     

基于改进模拟退火算法的搬运机器人路径规划

针对传统搬运机器人路径规划方法易陷入局部最优解,以及缺乏对环境普遍适应性的问题。应用栅格法创建搬运机器人工作环境模型,以一种建立搜索禁忌表的改进贪心算法为基础,通过加入遗传算法中“优胜劣汰”的思想,重新定义了模拟退火系数和栅格系数,提出了一种可以解决贪心算法局部收敛问题的改进模拟退火算法。最后通过仿真和具体实物实验,验证了该算法具有的可行性以及对于不同环境的适应性,能够有效地提高搬运机器人路径规划的质量。