計算機算法在生物信息學中運用對策探究

袁若蘭

摘要：在生物信息學領(lǐng)域，通過分析生物數(shù)據(jù)，利用計算機算法進行數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和預(yù)測，可以幫助研究者理解生物系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。這些算法包括序列比對、基因預(yù)測、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測等。然而生物信息學中的數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜，算法的準確性和效率面臨較大挑戰(zhàn)。因此，未來的研究應(yīng)該集中在開發(fā)更高效、準確的算法，并結(jié)合人工智能等技術(shù)，以更好地應(yīng)用于生物信息學研究。

關(guān)鍵詞：計算機算法；生物信息學；運用對策

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.03.038

中圖分類號：Q 811.4，TP 301.6? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? ?文章編碼：1672-7274（2024）03-0-03

0? ?引言

生物信息學是研究生物學中大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集、存儲、處理和分析的學科，旨在更好地解讀生物學中的復(fù)雜現(xiàn)象，如基因組學、蛋白質(zhì)組學和轉(zhuǎn)錄組學等。通過運用計算機算法，可以更快速、準確地分析生物數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)生物學中的模式和規(guī)律，從而為生物學研究和醫(yī)學應(yīng)用提供重要的支持和指導(dǎo)。

1? ?相關(guān)概念解讀

1.1 計算機算法

計算機算法是一系列解決問題的步驟和規(guī)則。可用于驅(qū)動計算機執(zhí)行特定任務(wù)，如排序、搜索、圖形處理等。算法可以用來解決各種問題，從簡單的數(shù)學計算到復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。算法的設(shè)計和分析是計算機科學的核心內(nèi)容之一。好的算法應(yīng)該具有高效性、正確性和可讀性。高效性指算法能夠在合理的時間內(nèi)完成任務(wù)。正確性指算法能夠按照預(yù)期的方式解決問題，而不是產(chǎn)生錯誤的結(jié)果。可讀性指算法易于理解和實現(xiàn)。常見的算法包括排序算法（如冒泡排序、快速排序）、搜索算法（如線性搜索、二分搜索）、圖算法（如最短路徑算法、最小生成樹算法）等。這些算法在計算機科學和工程中被廣泛應(yīng)用，可以提高計算機程序的運行效率和性能。算法的復(fù)雜度是衡量算法性能的指標。它可以通過計算算法執(zhí)行的時間和暫用的空間資源來評估。常見的復(fù)雜度有時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。時間復(fù)雜度表示算法執(zhí)行所需的時間。空間復(fù)雜度表示算法執(zhí)行所需的內(nèi)存空間。算法的研究和改進是計算機科學的關(guān)鍵領(lǐng)域。通過設(shè)計和分析新的算法，可以提高計算機程序的效率和性能，從而解決更加復(fù)雜的問題。算法的發(fā)展也推動了計算機科學和工程的進步[1]。

1.2 生物信息學

生物信息學是一門研究生物學數(shù)據(jù)的收集、存儲、管理、分析和解釋的學科。它結(jié)合了生物學、計算機科學和統(tǒng)計學的原理和方法，旨在揭示生物學中的模式、關(guān)系和機制。生物信息學的主要任務(wù)之一是處理和分析大規(guī)模的生物學數(shù)據(jù)，如基因組序列、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、基因表達和代謝組學數(shù)據(jù)等。通過使用計算機算法和統(tǒng)計學方法，生物信息學可以幫助研究人員從這些數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并推斷生物學過程的機制和功能。生物信息學在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。在基因組學中，生物信息學可以幫助研究人員識別基因組中的基因、調(diào)控元件和其他功能元件，并研究它們之間的相互作用。在蛋白質(zhì)學中，生物信息學可以幫助研究人員預(yù)測蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能，并研究蛋白質(zhì)之間的相互作用。在系統(tǒng)生物學中，生物信息學可以幫助研究人員建立生物網(wǎng)絡(luò)模型，以了解生物系統(tǒng)的整體行為。生物信息學還可以應(yīng)用于藥物研發(fā)、農(nóng)業(yè)改良、疾病診斷和治療等領(lǐng)域。通過分析大規(guī)模的生物學數(shù)據(jù)，可以幫助研究人員發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點、預(yù)測藥物的副作用、改良作物的產(chǎn)量和抗病性，以及診斷和治療疾病。總之，生物信息學在生物學研究和應(yīng)用中發(fā)揮著重要的作用，為我們理解生物學的復(fù)雜性和解決生物學問題提供了有力的工具和方法。

2? ?計算機算法在生物信息學中運用對策

2.1 序列比對

生物信息學中常常需要對DNA、RNA或蛋白質(zhì)序列進行比對，以尋找相似性或共同的特征，比對序列的方法有多種，其中兩種常用的算法是Smith-Waterman算法和BLAST算法。Smith-Waterman算法是一種動態(tài)規(guī)劃算法，用于比對兩個序列的相似性，該算法通過構(gòu)建一個得分矩陣來計算序列間的相似性得分。將兩個序列分別沿著水平和垂直方向構(gòu)建一個得分矩陣，然后根據(jù)一定的得分規(guī)則，計算每個位置的得分。接下來，根據(jù)得分矩陣中的最高得分，回溯得到最優(yōu)比對路徑，從而找到最相似的片段。BLAST算法是一種快速比對算法，用于在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中搜索相似序列，該算法通過構(gòu)建一個索引來加速比對過程。將數(shù)據(jù)庫中的序列進行預(yù)處理，構(gòu)建一個索引，以便快速定位相似序列。然后，將待比對的序列與索引進行比對，通過比對得分和閾值來確定相似序列。最后，根據(jù)比對結(jié)果進行進一步的分析和解釋，這兩種算法在生物信息學中起著重要的作用。Smith-Waterman算法適用于較小規(guī)模的序列比對，能夠找到最優(yōu)比對路徑，但計算復(fù)雜度較高。BLAST算法適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的搜索，能夠快速找到相似序列，但可能會存在一定的誤差。總之，計算機算法在生物信息學中發(fā)揮著重要的作用，能夠高效地進行序列比對，幫助研究人員尋找相似性和共同特征。Smith-Waterman算法和BLAST算法是其中兩種常用的方法，具有不同的特點和適用范圍。通過運用這些算法，研究人員能夠更好地理解生物序列的結(jié)構(gòu)和功能[2]。

2.2 基因組組裝

基因組組裝是將DNA序列片段拼接成完整的基因組序列的過程。在這個過程中，計算機算法起著重要的作用，可以解決基因組組裝中的重疊圖布局、序列拼接和錯誤校正等問題。重疊圖布局算法是基因組組裝中常用的方法之一。該算法通過將DNA序列片段之間的重疊關(guān)系表示為圖的形式，然后利用圖的拓撲結(jié)構(gòu)來確定序列片段的相對位置和順序。通過分析重疊圖，算法可以識別出序列片段之間的重疊區(qū)域，并將它們正確地拼接在一起，從而得到完整的基因組序列。de Bruijn圖算法也是基因組組裝中常用的方法之一。該算法將DNA序列片段切割成較短的k-mer序列，然后構(gòu)建一個圖，其中每個節(jié)點表示一個k-mer序列，邊表示k-mer序列之間的重疊關(guān)系。通過分析de Bruijn圖，算法可以識別出序列片段之間的重疊區(qū)域，并將它們正確地拼接在一起，從而得到完整的基因組序列。此外，序列拼接算法也是基因組組裝中的重要環(huán)節(jié)。該算法通過將DNA序列片段按照其重疊關(guān)系進行拼接，從而得到更長的序列。在拼接過程中，算法會考慮序列片段之間的重疊區(qū)域，并根據(jù)重疊區(qū)域的相似性和可靠性來確定拼接位置和順序。錯誤校正算法在基因組組裝中也起著重要的作用。由于測序技術(shù)的限制，DNA序列片段中可能存在錯誤，如堿基替換、插入或刪除等。錯誤校正算法可以通過比對序列片段之間的重疊區(qū)域，識別出可能存在的錯誤并進行修正，從而提高基因組組裝的準確性和可靠性。總之，基因組組裝中的重疊圖布局、序列拼接和錯誤校正等問題可以通過計算機算法來解決。這些算法能夠有效地將DNA序列片段拼接成完整的基因組序列，為基因組研究和生物學研究提供重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[3]。

2.3 基因表達分析

基因表達分析是一種研究基因在不同條件下的表達水平和模式的重要方法。計算機算法在基因表達數(shù)據(jù)分析中起著關(guān)鍵作用，可以應(yīng)用于多種分析方法，包括聚類分析、差異表達分析和基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析等。聚類分析是一種常用的基因表達數(shù)據(jù)分析方法。它通過將基因按照其表達模式進行分組，從而揭示基因之間的相似性和差異性。聚類分析能夠發(fā)現(xiàn)在不同條件下哪些基因具有相似的表達模式，從而推斷它們可能在相同的生物過程中發(fā)揮作用。差異表達分析是另一種常見的基因表達數(shù)據(jù)分析方法。它通過比較不同條件下基因的表達水平，識別出在不同條件下表達顯著變化的基因，差異表達分析能夠協(xié)助發(fā)現(xiàn)與特定條件相關(guān)的基因，從而揭示這些基因在生物過程中的重要功能。同時，基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析是一種用于研究基因調(diào)控關(guān)系的方法。它通過分析基因之間的相互作用和調(diào)控關(guān)系，構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，從而揭示基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能。基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析能夠更好地解讀基因調(diào)控的復(fù)雜機制，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵的調(diào)控因子和通路，以及預(yù)測基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)變化。由此可見，基因表達分析是一項重要的研究工具，計算機算法在基因表達數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。聚類分析、差異表達分析和基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析等方法可有效揭示基因在不同條件下的表達模式和調(diào)控關(guān)系，從而深入理解基因功能和生物過程的調(diào)控機制。

2.4 基因功能注釋

基因功能注釋是通過計算機算法對基因進行預(yù)測和注釋的過程。在這個過程中，利用多種方法來預(yù)測基因的功能、尋找基因間的相互作用以及預(yù)測基因的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。首先，基于序列信息的功能注釋算法是最常用的方法之一。這種方法通過分析基因的DNA或RNA序列，尋找其中的編碼區(qū)域和非編碼區(qū)域，并預(yù)測編碼區(qū)域的蛋白質(zhì)序列，然后，基于蛋白質(zhì)序列的保守性和結(jié)構(gòu)域信息來預(yù)測蛋白質(zhì)的功能。例如，使用比對算法來比較蛋白質(zhì)序列與已知功能的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫，從而預(yù)測蛋白質(zhì)的功能。其次，基于結(jié)構(gòu)信息的功能注釋算法也是常用的方法之一。這種方法通過分析基因的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，預(yù)測蛋白質(zhì)的功能。例如，利用蛋白質(zhì)的拓撲結(jié)構(gòu)和功能域信息來預(yù)測蛋白質(zhì)的功能。此外，還能通過蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的動態(tài)性質(zhì)和相互作用信息來預(yù)測蛋白質(zhì)的功能。另外，基于進化信息的功能注釋算法通過比較不同物種之間的基因序列和蛋白質(zhì)序列的差異，預(yù)測基因的功能。例如，通過進化樹和序列比對算法來分析基因的進化關(guān)系，并預(yù)測基因的功能。除了以上方法，還可借助機器學習和深度學習等方法來預(yù)測基因的功能，主要通過訓練模型，從大量的基因和蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)中學習特征，并預(yù)測未知基因的功能。因而，基因功能注釋是通過計算機算法對基因進行預(yù)測和注釋的過程，通過基于序列、結(jié)構(gòu)和進化信息的功能注釋算法，能夠預(yù)測基因的功能、尋找基因間的相互作用和預(yù)測基因的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，為基因研究和生物學研究提供重要的支持[4]。

2.5 系統(tǒng)生物學建模

系統(tǒng)生物學利用計算機算法建立生物系統(tǒng)的數(shù)學模型，這些模型主要基于ODE（Ordinary Differential Equation）來描述生物系統(tǒng)的動態(tài)行為。ODE模型是一種常微分方程模型，通過描述生物系統(tǒng)中各個組分之間的相互作用和變化關(guān)系，能夠模擬生物系統(tǒng)的動態(tài)行為。系統(tǒng)生物學能夠利用基于Agent-based的模型來研究生物系統(tǒng)的整體行為。Agent-based模型是一種基于個體行為的模型，通過描述個體之間的相互作用和行為規(guī)則，可以模擬生物系統(tǒng)的群體行為。在Agent-based模型中，每個個體被視為一個獨立的Agent，具有自己的狀態(tài)和行為規(guī)則，通過模擬個體之間的相互作用和行為，能夠預(yù)測生物系統(tǒng)的響應(yīng)。通過建立數(shù)學模型和模擬生物系統(tǒng)的動態(tài)行為，系統(tǒng)生物學可以幫助我們更好地理解生物系統(tǒng)的整體行為。這些模型能夠用于預(yù)測生物系統(tǒng)的響應(yīng)，如預(yù)測藥物對生物系統(tǒng)的影響、預(yù)測環(huán)境變化對生物系統(tǒng)的影響等。此外，系統(tǒng)生物學的建模方法還能用于優(yōu)化生物系統(tǒng)的設(shè)計和控制，如優(yōu)化生物反應(yīng)器的操作條件、優(yōu)化基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計等。總之，系統(tǒng)生物學建模是一種利用計算機算法建立生物系統(tǒng)數(shù)學模型、模擬生物系統(tǒng)動態(tài)行為和預(yù)測生物系統(tǒng)響應(yīng)的方法。通過建立這些模型，能夠更好地理解生物系統(tǒng)的整體行為，并且可以應(yīng)用于藥物研發(fā)、環(huán)境保護等領(lǐng)域。

3? ?結(jié)束語

計算機算法在生物信息學中的運用是一個重要的研究領(lǐng)域。通過開發(fā)和應(yīng)用各種算法，可以幫助研究人員更好地理解生物系統(tǒng)的復(fù)雜性和多樣性。這些算法可以用于DNA和蛋白質(zhì)序列的比對、基因組組裝、基因表達分析等方面。然而，生物信息學中的算法研究也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，生物數(shù)據(jù)的規(guī)模龐大，需要高效的算法和計算資源來處理。其次，生物數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和噪聲使得算法的設(shè)計和優(yōu)化變得更加困難。此外，生物信息學領(lǐng)域的快速發(fā)展也要求算法研究人員不斷更新和改進他們的方法。總之，計算機算法在生物信息學中的運用是一個充滿挑戰(zhàn)和機遇的課題。通過不斷創(chuàng)新和合作，可以開發(fā)出更加高效和準確的算法，為生物學研究和醫(yī)學應(yīng)用提供更好的支持。

參考文獻

[1] 苗濤．計算機算法在生物信息學中的應(yīng)用研究[J]．科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2015（27）：60.

[2] 李美滿，謝文富．生物信息學中計算機算法的應(yīng)用研究[J]．福建電腦，2011（12）：25-26.

[3] 劉明．基于網(wǎng)絡(luò)圖的計算機算法研究[J]．赤峰學院學報（自然科學版），2019（6）：47-49.

[4] 代偉博．控制算法理論及網(wǎng)絡(luò)圖計算機算法顯示問題研究[J]．粘接，2020（7）：87-90.