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研究生:廖宜瑞
研究生(外文):Liao-Yi Jui
論文名稱:應用Genome pattern match演算法於生物序列排比之研究
論文名稱(外文):Genome pattern match algorithm for Genome-CDS sequence alignment
指導教授:姚修慎姚修慎引用關係
指導教授(外文):Hsiu-Hsen Yao
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:資訊工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:33
中文關鍵詞:生物資訊序列排比演算法
外文關鍵詞:sequence alignmentalgorithmGenome pattern match algorithm
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Sequence Alignment 是生物資訊最基本的工具,而目前生物資訊的蓬勃發展,使得資料量增加得非常迅速。本論文的主旨是提出一個快速的演算法 Genome pattern match algorithm,此演算法中,我們提出一個Genome pattern資料特徵的概念,所謂的資料特徵,我們認為任一文字序列中,可以只擷取某一字元來代表這整段序列。此演算法可以節省記憶體空間以及降低比對次數來加速序列排比的運作,對於生物資訊中需要比對大量序列資料上能提供更快速的方法和更節省時間。我們並和相同功能的程式 sim4 來比較,最後的實驗結果可以證明我們使用 GPM 演算法於序列排比上,會有很高的效率。

J.D Watson and F.H.C. Crick unraveled the chemical structure of DNA in 1953, molecular biology has dramatic advance. A lot of molecular sequence data outputs from biological laboratories, mostly in from of nucleic acid and protein sequences, and is stored in database. Large human DNA sequences also have been produced in the effort of Human Genome Project, Whose aim is to produce the entire human DNA sequence about three billion of bases. The growth rate of the amount of biological sequences is very rapid. Thus, there is a strong need for efficient and effective algorithms to extract and analyze the contained information from molecular sequence data.
I propose a fast Genome pattern match algorithm for genome-cds sequence alignment. This GPM algorithm, use a Genome pattern concept to apply to long string match problem. What is Genome pattern?
We can extract a few word to represent a long string, so when we apply Genome pattern to string match problem. We can reduce memory space and compare times. We apply our approach to sequence alignment, and from the experimental results we find out approach is promising.

第一章 緒論...............................................................9
第二章 Genome Pattern Match演算法........................................10
第一節 範例一..........................................................12
第二節 範例二..........................................................14
第三章 生物資訊背景介紹...................................................19
第一節 生物資訊簡介....................................................19
第二節 Intron & Exon & CDS 之介紹......................................23
第四章 實驗計畫與數據.....................................................25
第一節 實驗料來源......................................................26
第二節 實驗步驟........................................................26
第三節 效益比較........................................................29
第四節 sim4 介紹.......................................................29
第五節 系統實驗平台....................................................29
第六節 與sim4 比較結果.................................................29
第五章 結論與建議.........................................................31
GPM 演算法的應用範圍限制..............................................32
第六章 參考資料...........................................................33

 生物資訊學 —電腦技術 O’REILLY
 觀念生物學I,II 天下文化
 台大農藝學研究所-生物資訊學 http://www.agron.ntu.edu.tw/agclass/courses/under-m,d/621M1980.htm
 陽明生物資訊中心
http://blast.ym.edu.tw/indexEasy.php
 生物資訊演算法群體學習
http://bioinfo.csie.ntu.edu.tw/index.html
 NCBI
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/
 Hidden Markov Model
http://www.scs.leeds.ac.uk/scs-only/teaching-materials/HiddenMarkovModels/html_dev/gen_patterns/s1_pg1.html
 Viterbi Algorithm
http://www.nist.gov/dads/HTML/viterbiAlgorithm.html
 ClustalW
http://www.ebi.ac.uk/clustalw/
 Dynamic Programming Algorithm
http://www.csse.monash.edu.au/~lloyd/tildeAlgDS/Dynamic/Edit/
 The Boyer-Moore Fast String Searching Algorithm
http://www.cs.utexas.edu/users/moore/best-ideas/string-searching/index.html
 sim4
http://pbil.univ-lyon1.fr/sim4.php
http://globin.cse.psu.edu/globin/html/docs/sim4.html

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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