[发明专利]一种用一维细胞神经网络检测DNA序列相似度的方法

说明书

技术领域

本发明属于生物信息学中的DNA序列相似度检测技术领域，更为具体地讲，涉及一种用一维细胞神经网络检测DNA序列相似度的方法，用于对DNA双序列全局相似度的检测。

背景技术

20世纪70年代，DNA测序方法的出现产生出许多生物分子序列数据，这些数据正以几何速度迅速增长，它已成为人类实践产生数据量最大的领域。在人类基因组序列图绘制成功后，人们又相继启动了各种动植物的基因组测序计划。但是，数据并不等于知识和信息，研究和处理这些数据的任务越来越重，我们必须寻找高效地方法来解决这类问题。

DNA一般是通过碱基配对相连接以双链形式存在，而碱基的配对存在特异性，总是一条链上的碱基G与另一条链上的碱基C连接，一条链上的碱基T与另一条链上的碱基A连接。DNA核酸序列就是由这4个基本元素组成的字符序列。因此，DNA序列匹配实际上就是匹配两个由ACGT这4个字符中任意一个字符组成的序列之间的相似度。序列比对就是一个通过某种特定的算法寻找两条或多条序列之间最大匹配。匹配碱基数的过程通过序列比对的方法来挖掘序列之间在结构或功能上的相似性，这对于生物数据库的搜索算法，蛋白质或DNA的结构预测、进化分析和功能分析具有非常重要的实践意义。

根据进行比对的生物序列的个数的不同，序列比对方法可以分为双序列比对方法和多序列比对方法。双序列比对方法又可以分为三种，分别是点阵法、动态规划算法和启发式算法（BLAST算法、FASTA算法等）。多序列比对是一个NP完全问题，是一个尚未解决的难题，它可以分为以下几种：精确比对算法、迭代比对算法、渐进比对算法、启发式算法和基于图论的比对算法等。

双序列比对方法中，点阵法是1970年McIntyre和Gibbs首先提出来的，是最基本的一种可视化的双序列比对方法点阵法的优点是可以直接的发现两个序列间所有可能的匹配，但是它得到的比对结果不够精确，而且只适用于较短的两个序列，面对如今数据量庞大的生物序列数据明显存在着缺陷。动态规划算法的基本思想就是将待求解的问题分解成若干个子问题，先分别把子问题的解求解出来，然后存储子问题的解而避免重复计算，最后通过将子问题的解合并起来就得到了原问题的解。采用动态规划算法求解生物序列比对问题可以在给定的得分系统下得到最优的比对结果，但是如果问题量特别大，那么它的计算速度会非常慢，而且这种方法对参数的选择很敏感，参数的微小改动也会使比对的结果有着较大的变化。求解生物序列比对问题的动态规划算法主要有1970年由Needleman和Wunsch提出的一种全局序列比对算法-Needleman-Wunsch算法（简称NW算法），Smith和Waterman于1981年提出的一种用来解决寻找具有局部相似性区域的Smith-Waterman算法（简称为SW算法），1985年由Pearsom和Lipman首先提出并在1988年进行了改进的一种FASTA算法双序列比对的启发式算法，1990年由Altschul等人提出的一种BLAST算法双序列比对的启发式算法。

而传统的比对算法在解决数据量较大的双序列比对问题时，所需要的时间和存储空间随着序列条数和序列长度的增长呈指数级增长，因此，我们需要研究更好更新的方法来提高算法的搜索速度，减少计算时间。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种用一维细胞神经网络检测DNA序列相似度的方法，以减少计算时间。

为实现上述发明目的，本发明用一维细胞神经网络检测DNA序列相似度的方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）、设计一维细胞神经网络基本模型

将单细胞进行链状排列，各细胞序号依次用“…、i-1、i、i+1、…”来表示，其中的字母i表示细胞的排列序号；

该基本模型中细胞状态用微分方程组来表示：