荔建琦
- 作品数:7 被引量:129H指数:4
- 供职机构:中国医学科学院放射医学研究所更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术生物学理学医药卫生更多>>
- nr数据库分析及其本地化被引量:104
- 2006年
- 通过用NCBI的blastp程序对nr数据库与IPI数据库中属于人类的蛋白质序列进行比较,论证了nr数据库整合到蛋白质注释系统中的必要性。并在此基础上,设计方案实现了nr数据库的本地化,对nr数据库的记录进行了统计分析,提供了数据库的内部访问,为蛋白质注释系统整合nr数据库做好了第一步工作。
- 邓泱泱荔建琦吴松锋朱云平陈耀文贺福初
- 关键词:本地化
- 进化决策的模型、关键技术与应用研究
- 荔建琦
- 关键词:进化计算多目标决策
- 文献传递
- 基于候选方案排序的进化决策方法被引量:1
- 2001年
- 由于无法得到准确的期望效用函数 ,在信息不完全和结果不确定的环境下作出决策是困难的。提出基于候选方案排序的进化决策方法。通常通过分析得出一组与候选方案期望效用相关的指标 ,设计决策规则归结为寻找二者之间的相关关系。如果将所有候选方案按其对效用有影响的指标分为n类 ,并利用进化算法在n !空间中搜索全部方案的期望效用排序 ,则根据此排序作出最佳决策。提出针对排序问题的遗传算法。该方法较少依赖专家知识 ,无须显式地构造期望效用函数 ,能有效处理非数值或非量化指标以及指标冲突和指标相关等问题 ,在带随机噪声环境下仍能获得稳健解。
- 荔建琦陈火旺王兵山
- 关键词:仿真机器人控制器遗传算法
- 高通量蛋白质组学研究中一种基于GO的蛋白功能分析策略
- 挖掘高通量实验数据蕴含的生物学意义是蛋白质组学研究面临的一大挑战。基于等级化结构化的词汇表GO(Gene Ontology)和相关数据库中的蛋白功能注释,我们发展了一种对蛋白质组学研究中得到的表达谱(Expression...
- 李栋荔建琦欧阳曙光吴松锋王建徐筱杰朱云平贺福初
- 关键词:生物信息学蛋白质组学表达谱GO蛋白功能
- 文献传递
- 高通量蛋白质组学研究中一种基于GO的蛋白质功能分析策略(英文)被引量:10
- 2005年
- 挖掘高通量实验数据蕴含的生物学意义是蛋白质组学研究面临的一大挑战.基于等级化结构化的词汇表GO(GeneOntology)和相关数据库中的蛋白质功能注释,发展了一种对蛋白质组学研究中得到的表达谱(Expressionprofile)进行功能分析的策略.在对蛋白质表达谱进行功能注释的基础上给出蛋白质表达谱中蛋白质功能的分布,同时给出感兴趣功能类别的统计信息.这有助于对表达谱蛋白质功能的整体理解和深入的生物信息学分析.该策略已经成功应用胎肝蛋白表达谱研究中,用户可以通过访问网址http://www.hupo.org.cn/GOfact/使用或者下载我们的程序.
- 李栋荔建琦欧阳曙光吴松锋王建徐筱杰朱云平贺福初
- 关键词:生物信息学蛋白质组学表达谱GO蛋白质功能
- SARS-CoV(BJ01)基因预测及功能推测被引量:2
- 2003年
- 通过对有关SARS CoV文献的调研 ,指出了有关基因预测和功能研究的不足。为制备有效的药物和疫苗 ,对SARS CoV(BJ0 1)重新进行了基因预测和功能推测。比较 12种基因预测方法对冠状病毒属中已知基因的预测优劣 ,选用Heuristicmodels、GeneIdentification、ZCURVECoV和ORFFINDER 4种较好的方法来预测基因 ,然后运用AT Gpr分析第一起始密码子的可能性及是否符合Kozak规则 ,同时搜索转录调控序列 ,以提高基因预测的准确性。共预测出 34个ORF ,排除NCBI及有关文献中完全相同或有微弱差别的 13个 ,得到 2 1个大于 5 0个氨基酸的可能新基因。对于预测出的蛋白质 ,运用ProtParam分析它们的物理化学特征 ,用SignalP分析蛋白是否有信号肽 ,用BLAST、FASTA分析是否有相似序列 ,用TMPred、TMHMM、PFAM和HMMTOP分析结构域或模体 ,以提高基因功能推测的可靠性。根据 4种基因预测方法使用情况、与其他冠状病毒属已知基因匹配分值、匹配预期值、已知基因与预测基因长度差别 ,将 2 1个可能的新基因按出现可能性分为 4类。同时对结果进行了讨论。
- 陈廷贵吴松锋万平杜春娟荔建琦李栋魏广智李滨王中胜薛晓芳朱云平贺福初
- 关键词:基因预测基因功能
- 多维函数的进化逼近被引量:8
- 2000年
- 提出一种多维函数的通用进化逼近方法 .通过构造一类结合采样函数和样条函数优点的基本函数族 ,提出一种单调函数逼近方法 ,并借助采样函数的有界变差特点 ,将该方法推广到一般函数情形 ,这两种函数的逼近都可通过遗传算法完成 .该方法的优点在于可以简单一致地推广到更高维函数的逼近 ,并使逼近复杂度与维数成线性关系 ,降低学习算法难度 .试验表明 ,该方法是有效的 .基于文中单调函数逼近技术提出的一种新的决策策略学习方法已成功地应用于某移动机器人控制器设计中 .
- 荔建琦陈火旺王兵山
- 关键词:函数逼近移动机器人