1、生物信息学中的可扩展模式识别算法

生物信息学中的可扩展模式识别算法

1. 生物信息学与模式识别概述

随着生物研究高通量技术的进步与广泛应用，全球范围内产生了海量的生物数据。理解这些生物数据对于揭示生命奥秘、预防不治之症至关重要。然而，实验室实验成本高且耗时长，因此需要有效的计算工具来存储、分析和解释这些数据。

生物信息学是从分子层面概念化生物学，并应用信息学技术来理解和组织与分子相关的信息。其主要研究方向包括序列比对与分析、基因查找、基因组注释、蛋白质结构比对与预测、蛋白质分类、微阵列表达数据的聚类与降维、蛋白质 - 蛋白质对接或相互作用以及进化建模等。模式识别和机器学习技术在生物信息学中具有重要意义，常用于生物数据的分类、聚类和特征选择。

模式识别旨在将对象分类到不同的类别中，其过程通常包括数据采集、数据预处理、特征选择以及分类或聚类。具体步骤如下：
1. 数据采集 ：根据对象分类的环境，通过一组传感器收集数据。
2. 数据预处理 ：对采集的数据进行降噪、滤波、编码和增强等操作，以提取模式向量。
3. 特征选择 ：构建特征空间以降低空间维度，该阶段对整个识别过程有显著影响。
4. 分类或聚类 ：构建分类器，建立特征与类别之间的转换关系。

模式识别有多种方法，软计算和机器学习方法旨在实现系统的鲁棒性、实时输出、环境适应性和人工智能。这些方法使用人工神经网络、遗传算法、模糊集和粗糙集等工具。

2. 新开发的方法和算法

2.1 神经网络树（NNTree）