1、隨著人類基因組項目的完成,生命科學的主戰(zhàn)場已經(jīng)由“結構基因組學”轉移到“功能基因組學”。人類基因組項目和其它大規(guī)模測序項目帶來生物學數(shù)據(jù)的爆炸性增長,傳統(tǒng)的實驗確定方法已經(jīng)遠遠不能滿足需求。計算智能方法在處理這類數(shù)據(jù)量大、含有噪聲模式并且缺乏統(tǒng)一理論的領域有其獨特的優(yōu)勢。該文首先從歷史、現(xiàn)狀、意義、研究領域等方面介紹了生物信息學這門新興學科。接著對計算智能方法做出了定義,并概述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡、隱馬爾可夫模型、支撐向量機、遺傳算法這幾種主

2、要的計算智能方法。其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用最為廣泛,且后面的章節(jié)主要應用該網(wǎng)絡處理生物信息學中的幾個問題,第二章先介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展歷程,然后對其進行了詳細的算法推導。接著的幾個部分是BP神經(jīng)網(wǎng)絡在生物信息學幾個重要領域的應用:第三章介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測蛋白質二級結構這個經(jīng)典問題,對其最新研究進展和瓶頸問題也做了論述;第四章用加了一競爭層的BP網(wǎng)絡進行蛋白質域結構類預測,相對于許多研究給出的直線分類邊界,我們采用BP網(wǎng)絡給出曲線分類

3、邊界,在采用同樣數(shù)據(jù)集的情況下,所提方法取得了更高的預測精度——自支持精度和jack-knife測試精度97.62％,第一個測試集87.50%,第二個測試集91.00%;基于基因表達數(shù)據(jù)的基因選擇和癌癥分類問題是生物信息學領域新的研究熱點,第五章運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行該問題的研究,我們提出了一種改進的基因選擇(特征選擇)方法,在此基礎上構建了BP分類器,采用公開的急性白血病數(shù)據(jù)進行測試,計算機模擬結果證明所提方法有很好的分類性能——選擇4