[发明专利]一种基于并行改进人工蚁群算法的RNA二级结构预测方法

说明书

本发明提供一种基于并行改进的人工蚁群算法的RNA二级结构预测方法，人工蚁群算法在迭代寻优过程中存在收敛过慢的缺陷，对于人工蚁群算法改进方面，本发明采用多线程优化的方法，将每一只人工蚂蚁分配一个线程进行各自的线程搜索；在RNA二级结构预测方面，改进了子结构区分算法，使得算法更加适用于并行计算，同时是的使用改进并行人工蚁群算法预测RNA二级结构时，能获得更低的自由能，更快运算速度和更少的计算资源。

技术领域

本发明涉及路径规划领域，尤其涉及一种基于CUDA改进人工蚁群算法的RNA二级结构预测方法。

背景技术

核酸序列是生物信息学主要研究的对象之一，它分为DNA核酸序列和RNA核酸序列，DNA携带合成RNA和蛋白质所必要的遗传信息，是生物体发育和正常运作必不可少的生物大分子。RNA存在于生物细胞以及部分病毒中，分为编码RNA和非编码RNA(ncRNA)，前者负责编码蛋白也称为信使RNA(mRNA)，后者为功能性RNA负责调控细胞的生长，发育和凋亡，其中比较常见的是核糖体RNA(rRNA)和运转RNA(tRNA)这两种RNA负责细胞的基础代谢，因此在多种组织和器官中均有连续表达；microRNA(miRNA)一般是长度为21-23个碱基对的发夹结构，在肿瘤的发生过程中有调控作用；除此之外还有核仁小分子RNA(snoRNA)，小干扰RNA(siRNA)负责不同的功能。DNA的核酸是脱氧核糖，而RNA的核酸是核糖。与RNA相比，DNA的脱氧核糖缺少一个氧分子。组成DNA的核苷酸(nucleotide)包括A(腺嘌呤，adenine)、G(鸟嘌呤，guanine)、C(胞嘧啶，cytosine)和T(胸腺嘧啶，thymine)，而RNA核苷酸有A，G，C和U(尿嘧啶，uracil)。在真核细胞(eukaryotic cells)中，DNA的结构是双螺旋的，而RNA的结构是各种形式的单链结构，RNA的单链结构允许RNA在必要的时候进行自身折叠，从而形成各种稳定的二级结构。

RNA的二级结构有两个重要的作用，第一，它可以帮助解释与RNA功能，RNA的功能常常与RNA的结构有关，二级结构是RNA所有结构中(一级结构、二级结构和三级结构)中最至关重要的，RNA一旦形成，会经过变化，形成特定的三级结构。三级结构的形成依赖于二级结构中碱基对之间的匹配。第二，对于二级结构的了解，也可以用来探究RNA的新功能。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足，提供一种基于改进人工蚁群算法的路径规划方法，从技术改进层面讲，通过CUDA的多线程技术，提高并行能力和计算效率。从而大幅度提升程序的运行速度。从算法改进层面讲，改进了RNA的子结构的区分算法。在使用自由能公式计算子结构能量之前，还需要对序列的各个子结构进行识别、区分，本文提出一种新的子结构区分算法，相比其它的子结构区分算法执行起来花费更少的时间复杂度和空间复杂度，并且适用于CUDA中的自由能的计算。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明：

附图1为茎区矩阵图

附图2为茎区示例图

附图3为本发明流程图。

具体实施方式

为更加了解本发明的技术内容，特举具体实施方式配合图例进行说明如下。

实现本发明目的的技术方案是：一种基于CUDA改进人工蚁群算法的RNA二级结构预测方法，包括如下步骤：

步骤一：构建RNA二级结构茎区池；

步骤二：基于并行改进的人工蚁群进行计算最小自由能并构建相应的二级结构，避免陷入局部最优以获得全局最优解；

步骤三：对构建好的RNA二级结构进行可视化，生物信息学的工作人员可以更加直观的对RNA序列进行分析；

进一步的，所述步骤一的具体过程如下：