青少年编程与数学 02-016 Python数据结构与算法 26课题、生物信息学算法
- 一、序列比对算法
- 二、基因表达分析算法
- 三、蛋白质结构预测算法
- 四、系统生物学模型构建算法
- 五、单细胞分析算法
- 六、遗传关联分析算法
- 七、机器学习与数据挖掘算法
- 八、数据可视化算法
- 九、代谢组学分析算法
- 十、神经信息处理算法
课题摘要:
介绍一些生物信息学算法。
一、序列比对算法
- Needleman-Wunsch算法：基于动态规划的全局比对算法，用于比较两个生物序列的相似性，通过构建一个得分矩阵来找到两个序列之间的最佳比对方式。
- Smith-Waterman算法：基于动态规划的局部比对算法，用于在两个序列中找到具有最高相似性的子序列。
- BLAST算法：基本局部比对搜索工具，用于在数据库中快速查找与给定序列相似的其他序列。
- Bowtie算法：用于快速比对短序列到基因组上的算法，特别适用于高通量测序数据。
二、基因表达分析算法
- DESeq2：用于检测基因表达差异的统计方法。
- limma：线性模型对数变换，用于基因表达定量分析。
三、蛋白质结构预测算法
- AlphaFold：由DeepMind开发的蛋白质结构预测模型，以其高精度而闻名。
- Rosetta：一个广泛使用的蛋白质结构预测和设计软件包。
四、系统生物学模型构建算法
- SBML（Systems Biology Markup Language）：用于描述和交换系统生物学模型的标准化语言。
- CellDesigner：一个用于创建和编辑SBML模型的图形用户界面。
五、单细胞分析算法
- Seurat：用于单细胞数据分析的R包，特别适用于聚类和差异基因分析。
- Scanpy：一个Python库，用于大规模单细胞数据分析。
六、遗传关联分析算法
- PLINK：用于大规模遗传关联分析的软件。
- SNPRelate：用于估计遗传相似性和关联分析的R包。
七、机器学习与数据挖掘算法
- 随机森林：用于分类和回归的集成学习方法。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归的监督学习方法。
八、数据可视化算法
- ggplot2：用于R语言的图形可视化库。
- Plotly：一个交互式图表库，适用于Python和R。
九、代谢组学分析算法
- MetaboAnalyst：一个用于代谢组数据分析的软件平台。
- XCMS：用于代谢组数据分析的R包。
十、神经信息处理算法
- Brainstorm：用于脑电图（EEG）数据处理和分析的软件。
- MEGlab：用于脑磁图（MEG）数据处理和分析的软件。