9、检测合成 DNA 的恶意篡改

检测合成 DNA 的恶意篡改

在合成 DNA 的研究与应用中,确保 DNA 序列的完整性和真实性至关重要。本文将详细介绍一种新的 DNA 签名生成与验证方法,以应对合成 DNA 可能面临的恶意篡改问题。

1. 背景与挑战

在合成 DNA 的处理过程中,存在一些关键问题需要解决。
- GenBank 文件共享问题 :GenBank 文件主要用于注释 DNA 序列。若 DNA 是知识产权,其创建者可能愿意公开整个合成 DNA 的属性,但不愿透露各子序列的属性。发送 GenBank 文件会危及子序列属性的保密性。此外,不同基因编辑器的 DNA 分子属性数据库可能不一致,且 GenBank 文件格式并非基因编辑器唯一使用的格式,不像 FASTA 文件格式那样通用。因此,为避免与接收者共享 GenBank 文件,需要改变签名生成程序,使验证不依赖于签名者放置签名的位置。
- 识别标签突变问题 :在之前的工作中,定义了两个识别标签“ACGCTTCGCA”(起始标签)和“GTATCCTATG”(结束标签)来界定签名。选择这两个标签有特定原因:生物学家可从特定项目中不会出现的 DNA 序列中挑选标签;选择易于合成和组装的序列,因为 DNA 合成成本较高;选择易于视觉识别、不易形成二级结构且“A、C、G、T”数量均衡的序列。不过,之前假设起始和结束标签不会突变,若发生突变,将无法定位签名,从而无法验证签名。
- 签名长度问题 :签名长度在生物学领域至关重要。较短的签名意味着将签名合成到物理 DNA 分子的成本更低,且在签名嵌入过程中对质粒现有功能和稳定性的影响更小。之前使用

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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