9、多序列比对的混合算法及RNA序列相似度分析

多序列比对的混合算法及RNA序列相似度分析

在生物信息学领域，多序列比对和RNA序列相似度分析是非常重要的研究方向。本文将介绍一种用于多序列比对的混合算法，以及基于二核苷酸图形表示的RNA序列相似度分析方法。

多序列比对的混合算法

在多序列比对中，通常采用成对得分总和（SPS）来衡量比对过程的性能。SPS表示残基正确比对的比例。假设一个测试比对有S个序列，共K列。第i列可表示为A1iA2i … ANi 。对于每对残基Aji和Aki ，若在参考比对中它们相互对齐，则定义Pjki = 1，否则Pjki = 0。第i列的SPi得分定义为：
[SPi = \sum_{j = 1}^{S} \sum_{k = 1, j \neq k}^{S} P_{jki}]
那么该比对的SPS为：
[SPS = \frac{\sum_{i = 1}^{K} SP_{i}}{\sum_{i = 1}^{K_{r}} SP_{ri}}]
其中，Kr是参考比对中的列数，SPri是参考比对中第i列的SPi得分。

IWO算法

IWO算法是一种模拟杂草传播过程的随机搜索优化算法。在基本IWO中，杂草代表问题的可行解，种群是所有杂草的集合。IWO算法的实现包括以下四个步骤：
1. 初始化 ：一定数量的杂草在D维空间中随机扩散分布，初始种群中杂草的数量可根据实际问题调整。
2. 繁殖 ：繁殖过程中个体（杂草）的数量与杂草的适应度有关，适应度高的杂草产生更多种子，适应度低的产生较少种子。杂草产生的种子数量计算公式为：
[num = \frac{fit -