基于時間序列理論方法的生物序列特征分析
論文簡介：生物信息學的主要研究對象是DNA、RNA和蛋白質(zhì)分子，因為這些生物大分子包含了遺傳及物種進化的所有信息，隨著DNA和蛋白質(zhì)被測序，如何從這些DNA和蛋白質(zhì)序列中獲得更多的生物信息是具有挑戰(zhàn)性的問題.隨著堿基和氨基酸在基因數(shù)據(jù)庫中的規(guī)模呈指數(shù)增長，利用新的理論方法去研究DNA和蛋白質(zhì)序列就變得越來越重要.許多生物學家、物理學家、數(shù)學家和計算機專家都被吸引到這個研究領域中來。 @@ 在介紹了生物信息學的研究背景之后，本文首先介紹了研究生物序列特性的時間序列理論方法，對本文要用到的短記憶ARMA模型和長記憶ARFIMA模型作了詳細的闡述，為研究DNA序列、蛋白質(zhì)序列特性做了理論上的準備工作。 @@ 混沌游走表示(Chaos Game Representation，簡記為CGR)是一種迭代映射技術，它可以把序列中的每一個單元，如DNA序列中的核苷酸，蛋白質(zhì)序列中的氨基酸，映射到一個連續(xù)的坐標空間中去.我們基于CGR坐標提出了一種將DNA序列轉(zhuǎn)換成一個時間序列(CGR-游走序列)的方法，并引入長記憶ARFIMA(p，d，q)模型來分析，我們分析了十條DNA序列的CGR-游走序列，發(fā)現(xiàn)都能用長記憶ARFIMA(p，d，q)模型高度顯著地擬合.作為一個具有完善算法的經(jīng)典時間序列模型，ARFIMA模型能幫助我們挖掘DNA序列中未知的特性， @@ 因為合適的ARFIMA模型在模型選擇時成功率較低，且在參數(shù)估計中最大似然計算量較大，用短記憶模型去近似長記憶模型是研究者們感興趣的問題，我們考慮利用短記憶ARMA(1，1)過程去近似長記憶ARFIMA(p，d，q)過程，證明了這種適應性方法的均方誤差準則，并引入DNA序列的十條CGR-游走序列用以分析，驗證了這種近似方法的有效性，為長記憶DNA序列找到了一個算法更為簡單的近似模型。 @@ 在此基礎上，我們還考慮利用ARMA(2，2)模型去逼近ARFIMA(O，d，O)模型，基于ARMA(2，2)模型和ARMA(1，1)模型有效性損失率的比較可知，ARMA(2，2)近似模型優(yōu)于ARMA(1，1)近似模型.為驗證此結論，還引入了服從ARFIMA(O，d O)模型的CGR-游走序列用以分析，比較了ARMA(1，1)和ARMA(2，2)這兩個模型近似ARFIMA(O，d，O)模型的有效性，根據(jù)殘差標準差的結果可得ARMA(2，2)近似模型優(yōu)于ARMA(1，1)近似模型， @@ 我們修改了Kalman濾波遞推公式，解決了長記憶ARFIMA模型的缺失數(shù)據(jù)問題，并利用DNA序列的CGR-游走序列驗證了此方法的有效性， @@ 基于已建立的DNA序列的CGR-游走模型，我們建立了一個類似的基于詳細HP模型的連接蛋白質(zhì)序列的CGR-游走模型，并引入長記憶ARFIMA(p，d，q)模型來分析，發(fā)現(xiàn)來自12條細菌全基因組的連接蛋白質(zhì)序列的CGR-游走序列能用長記憶ARFIMA(p，d，q)模型顯著地擬合。 @@關鍵詞：混沌游走表示(CGR)-游走模型；DNA序列；蛋白質(zhì)序列；短記憶ARMA模型；長記憶ARFIMA模型；均方誤差準則；最大似然估計：狀態(tài)空間模型
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