DNA编码序列的设计与优化
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DNA编码序列的设计与优化

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品牌 : 京东图书 出版时间 : 2013-09-01 品牌属地 : 中国 出版社 : 电子工业出版社 语言 : 中文 ISBN : 9787121213243 开本 : 13.0 版次 : 1 页数 : 208 包装 : 平装 著者 : 王延峰,崔光照
内容简介

《DNA编码序列的设计与优化》全面系统地介绍了DNA编码理论的基本内容及DNA编码序列的各种设计方法,集中涵盖了作者近年来在该领域内的研究成果。全书共14章,在较系统地介绍了DNA计算产生的背景、意义、基本思想、与DNA计算相关的分子生物学基础、DNA编码问题的定义和DNA编码的分子生物学约束及其相关研究进展的基础上,提出了一种基于统计学原理的、无须实验就可确定各评价指标的权重系数的方法——组合权重法,并据此建立了一套DNA编码系统评价模型。同时,详细探讨了启发式算法(如Hopfield神经网络算法、模拟退火遗传算法、文化遗传算法、非支配排序遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法、人工鱼群算法、野草算法)和搜索算法(如剪枝算法、随机产生实时过滤算法)等在DNA编码序列设计中的应用研究。
目录

第1章 NDA计算
1.1 DNA计算的出现
1.2 DNA计算的研究进展
1.3 DNA计算的实现方式
1.4 DNA计算的基本思想
1.5 DNA计算研究所面临的问题

第2章 与DNA计算相关的分子生物学基础
2.1 DNA的理化性质
2.1.1 DNA的化学组成
2.1.2 DNA的结构及特点
2.1.3 DNA的变性与复性
2.2 DNA杂交反应的热力学基础
2.2.1 基本的热力学参数
2.2.2 G0与H0、S0和温度的关系
2.2.3 浓度对G的影响
2.2.4 G,H,S和Keq的温度依赖性

第3章 DNA计算中的编码问题
3.1 DNA计算中的编码问题
3.1.1 DNA编码问题的定义
3.1.2 DNA编码的非规范几何结构
3.1.3 规范几何结构的数学模型
3.2 DNA编码的分子生物学约束
3.2.1 物理约束
3.2.2 热力学约束
3.3 DNA编码问题的研究现状

第4章 基于随机产生实时过滤算法的 DNA编码序列设计
4.1 设计思想
4.2 DNA编码序列设计
4.2.1 (I)类约束条件
4.2.2 (I)类约束条件的排序
4.2.3 (II)类约束条件
4.3 结果与讨论

第5章 基于组合权重的DNA编码 序列集合评价模型
5.1 系统评价
5.1.1 系统评价的定义及步骤
5.1.2 评价指标体系
5.1.3 权重
5.2 DNA编码评价指标的建立
5.3 DNA编码序列集合评价模型
5.3.1 基于组合权重的综合评价模型
5.3.2 约束条件之间的相关性
5.3.3 权重系数的确定方法
5.4 结果与讨论

第6章 基于改进Hopfield网络算法的 DNA编码序列设计
6.1 MNCP是NP困难问题
6.1.1 图的最大团问题
6.1.2 MNCP可映射为MCP
6.2 Hopfield网络
6.2.1 离散型Hopfield网络
6.2.2 连续型Hopfield网络
6.2.3 Hopfield网络与优化计算
6.3 DNA编码序列设计
6.3.1 神经元内电位更新模式的改进
6.3.2 基于改进Hopfield网络算法的MCP求解
6.3.3 算法实现
6.4 结果与讨论

第7章 基于模拟退火遗传算法的 DNA编码序列设计
7.1 模拟退火遗传算法
7.1.1 模拟退火算法
7.1.2 遗传算法
7.1.3 模拟退火算法与遗传算法的混合策略
7.2 DNA编码序列设计
7.2.1 问题描述
7.2.2 算法实现
7.3 结果与讨论

第8章 基于文化遗传算法的 DNA编码序列设计
8.1 文化算法
8.1.1 文化算法的计算框架
8.1.2 文化算法的理论介绍
8.1.3 文化算法的实现步骤
8.2 DNA编码序列设计
8.2.1 问题描述
8.2.2 算法实现
8.3 结果与讨论

第9章 基于改进NSGA-II的 DNA编码序列设计
9.1 非支配排序遗传算法
9.1.1 多目标优化问题的定义及相关概念
9.1.2 非支配排序遗传算法
9.1.3 带精英策略的非支配排序遗传算法
9.2 DNA编码序列设计
9.2.1 数学模型
9.2.2 约束条件的处理
9.2.3 算法实现
9.3 结果与讨论

第10章 基于混合蚁群算法的 DNA编码序列设计
10.1 蚁群算法
10.1.1 蚁群算法的基本原理
10.1.2 蚁群算法的逻辑结构
10.1.3 蚁群算法的模型
10.1.4 蚁群算法的实现步骤
10.2 DNA编码序列设计
10.2.1 构造城市群
10.2.2 蚂蚁的转移规则
10.2.3 路径评价
10.2.4 交叉和变异操作
10.2.5 算法实现
10.3 结果与讨论

第11章 基于剪枝优化算法的 DNA编码序列设计
11.1 搜索算法与剪枝优化
11.1.1 搜索方法
11.1.2 剪枝优化
11.2 DNA编码序列设计
11.3 结果与讨论

第12章 基于粒子群优化算法的 DNA编码序列设计
12.1 粒子群优化算法
12.1.1 标准粒子群优化算法
12.1.2 粒子群优化算法的改进策略
12.1.3 常用的测试函数
12.2 DNA编码序列设计
12.2.1 设计思想
12.2.2 约束条件的选择
12.2.3 适应度函数的建立
12.2.4 算法实现
12.2.5 结果与讨论
12.3 基于四进制离散粒子群优化算法的DNA编码序列设计
12.3.1 二进制粒子群优化模型
12.3.2 四进制粒子群优化模型
12.3.3 问题描述
12.3.4 算法实现
12.3.5 结果与讨论

第13章 基于改进人工鱼群算法的 DNA编码序列设计
13.1 人工鱼群算法
13.1.1 人工鱼群算法的基本原理
13.1.2 人工鱼群的行为描述
13.1.3 人工鱼群算法的数学模型
13.1.4 人工鱼群算法描述
13.1.5 人工鱼群算法的寻优机制分析
13.2 DNA编码序列设计
13.2.1 数学模型
13.2.2 改进的人工鱼群算法
13.2.3 算法实现
13.3 结果与讨论

第14章 基于野草算法的 DNA编码序列设计
14.1 野草算法
14.1.1 野草特性
14.1.2 野草算法
14.1.3 野草算法的收敛性分析
14.1.4 野草算法的相关研究
14.2 基于野草算法的DNA编码序列设计
14.2.1 数学模型
14.2.2 算法实现
14.3 结果与讨论
参考文献
前言/序言

1994年,美国南加州大学的Adleman教授针对图论中的一个NP完全问题——有向哈密顿路问题,首次利用DNA分子,通过DNA编码,并借助连接、变性、复性、PCR扩增、电泳等一系列生物实验操作,完成了对该问题的求解。该研究成果随即引起了计算机科学、数学、分子生物学等领域科学家们的极大兴趣。该成果的重要意义在于其采用了一种全新的计算介质——DNA分子,以分子生物学技术实现了目前传统计算机无法解决的困难问题的求解,并开发了该计算模式本身所固有的潜在的巨大并行性。
DNA计算的核心是将编码后的DNA序列作为输入信息,在试管内或其他载体上经过一定时间的可控生物化学反应,然后从反应产物中得到全部最优解。DNA计算的最大优点在于DNA分子中的遗传密码及其生化反应的巨大并行性。DNA计算的诸多优点及其应用前景极大地吸引了不同学科、不同领域的众多科学家,特别是计算机科学、分子生物学、数学、物理学、化学以及信息学领域内的科学家们。DNA计算有望成为人类科学发展史上的又一个里程碑,因为DNA计算有可能解决目前在传统计算机上无法解决的许多问题,如密码破译、NP困难问题以及工程领域中最大的难题——局部极小值问题等。目前,国际上DNA计算领域以及由此衍生出来的DNA自组装、DNA纳米技术等领域的研究成果层出不穷,极大地促进了数学、计算机科学和生物学等学科领域的相互交叉与渗透。
编码问题是DNA计算及其相关研究领域中的核心问题。编码质量不仅决定着能否按预期目标进行特异性杂交(DNA计算)能否顺利进行,而且还决定着杂交反应后所生成的解空间的大小。从分子生物学角度来看,DNA序列自身的物理化学属性决定了DNA编码序列的存在形式;而DNA编码序列的热力学属性则是杂交反应的动力源泉。基于此,本书主要围绕DNA序列的物理化学属性以及热动力学特性进行DNA编码理论的研究与设计。本书的主要内容包括:第1章介绍了DNA计算产生的背景、意义、研究进展、基本思想以及DNA计算研究所面临的问题。第2章介绍了与DNA计算及DNA编码相关的分子生物学基础,包括DNA的理化性质及DNA杂交反应的热力学基础。第3章详细阐述了DNA计算中的编码问题、DNA编码的分子生物学约束及其相关研究进展。第4章提出了一种随机产生实时过滤算法的DNA编码序列设计方法。该方法在综合考虑DNA计算中编码序列的约束条件的基础上,根据约束条件之间的相互制约关系,采用整体优化的思想,首先将各约束条件进行归类;然后依据各约束条件的计算时间复杂度和约束强弱程度进行优化组合排序,最后采用随机产生实时过滤算法产生所需数目的DNA编码序列。在综合考虑计算编码序列生物约束条件之间的制约关系的基础上,第5章提出了一种基于统计学原理的、无须实验就可确定各评价指标的权重系数的方法——组合权重法,并据此建立了一套DNA编码序列系统评价模型。利用该评价模型可以对编码序列集合进行合理、客观的评价。另外,该系统评价模型对采用演化策略进行DNA编码序列的设计研究时构造适应度函数也具有重要的指导意义。第6章至第14章详细讨论了Hopfield神经网络算法、模拟退火遗传算法、文化遗传算法、非支配排序遗传算法、蚁群算法、剪枝优化算法、粒子群优化算法、人工鱼群算法、野草算法等在DNA编码序列设计与优化中的应用。
本书第1~10章由王延峰执笔撰写,第11~14章由崔光照执笔撰写。在本书的写作过程中,得到了作者单位、同事及家属们的有力支持与帮助。感谢作者的同事王子成博士和张勋才博士,其中,王子成博士参与了本书第11章的方案及实验设计工作,张勋才博士参与了本书第14章的方案及仿真工作,不仅如此,作为本书的最初读者,他们还对本书的撰写风格、部分章节的编排等提出了许多宝贵意见。另外,牛莹、申永鹏、牛云云、周君和、孙军伟、郑艳、卢伟丽、魏东辉、白学文、侯贺伟、叶盟盟、田桂花、韩琴琴等硕士研究生也参与了部分方案和文字工作。在此,作者对上述帮助者一并致谢。
本书是作者在整理攻读博士学位期间以及工作后研究成果的基础上撰写而成的。首先感谢我的博士生导师许进教授,回想攻读博士学位的四年多时间,许老师无论是在学业、生活方面,还是为人、做事方面都给予了我无尽的指导、帮助和关怀。许老师睿智的思想、严谨的治学态度以及平易近人的高尚品格时刻感染着我们,从他身上,我不仅学到了专业方面的知识,同时还学会了如何做人,如何治学。感谢博士生导师潘林强教授,潘老师高度的责任心、敬业的精神、乐于助人的品格以及严谨求实的治学态度都给我留下了深刻的印象。衷心感谢潘教授对我学业所给予的莫大的帮助。感谢我们的工作单位郑州轻工业学院,是她为我们开展科研工作提供了一个宽松的平台,一个舒适的载体,一个自由发挥的舞台。
本书得到国家自然科学基金、河南省基础与前沿技术研究计划项目、河南省创新型科技人才队伍建设工程支持项目、中国博士后科学基金以及郑州轻工业学院博士基金等的资助。
由于作者水平有限,加之时间仓促,书中难免有不妥之处,欢迎广大读者批评指正。
作者
郑州轻工业学院
河南省信息化电器重点实验室
2013年5月

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