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局部动态最优算法可改进分子演化研究

发布时间:2019-06-10 18:25 来源:未知 编辑:admin

  华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室水稻团队在分子演化领域研究中取得进展,使用相关研究成果,可方便专注于功能基因研究专家对演化模型的使用。研究结果以《在最大似然法基础上,利用局部动态最优算法搜索优化模型》(Dynamic programming procedure for searching optimal models to estimate substitution rates based on the maximum-likelihood method)为题,4月26日由美国《国家科学院院刊》(PNAS)在线发表。

  文章第一作者为华中农业大学生科院博士研究生章成君,通讯作者为华中农业大学客座教授龙漫远和中科院院士张启发。

  分子演化学研究人员通过研究DNA或者蛋白质的变化来反映生命(或基因)的演化过程。在这种方法中,研究人员通过调整DNA或蛋白质变化的速率,来模拟各物种或物种内某个基因的演化速率,从而推断出物种(或基因)的分化年代,分析其是否更易于生存与繁衍等。

  章成君告诉《科学时报》记者,由于不同阶段的DNA或蛋白的变化速率的组合数目巨大,虽然现在电脑的计算能力已经很强大,但仍然无法计算所有的组合类型对10个物种(或基因)来说,即使它们相互之间的亲缘关系已经完全确定,“单单允许DNA或蛋白质的速率进行变化,这种可能的组合就会超过6820亿”。

  而在实际的研究过程中,传统的做法是根据研究人员的兴趣或既有经验,选出几个特定树枝(branch),针对这些树枝的变化速率进行模拟。章成君表示,这种传统的做法存在不少缺陷:对不太了解的物种(基因)没有办法提出合理的组合;存在很大主观性和随机性,不是客观逻辑的分析结果;简单提出假设组合,会错过很多更好的组合。

  正是由于存在这些问题,华中农业大学研究人员提出,根据局部动态最优算法,改进过去这种靠运气的做法。该算法是找到固定一个树枝最好的结果,然后在这个基础上,逐步固定更多的树枝,通过比较得到最终优化模型的过程。

  研究结果表明,使用这种算法后,仅仅通过n2(n是指用于分析的物种或基因所构成的生命树的树枝总数)次水平的计算之后,就可以获得与全局计算非常接近的结果。研究人员通过分析来自40篇文献的50个例子,证明采用这种算法得到的结果,绝大部分(47/50)显著好于传统方法。

  章成君表示,当需要分析的序列达到上百个甚至更多,该算法也会面临计算压力,但在一般情况下,计算量也可以接受,并且该程序容易操作,将为研究者进一步研究基因的功能及其他重要信息提供方便。

  对不太关注分子演化领域的功能基因研究学者来说,该方法可以帮助其推断基因功能。为了方便功能基因研究专家使用该方法,研究人员把这一算法放在了网站上(,供广大学者使用。(张楠)

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