要在分子生物学领域进行计算分析,从公共数据库( DDBJ/EMBL/GenBank)中获得DNA序列记录 是其必需条件。借助于和一个已了解其生物学功能而被分离出来并测序的基因比较相似性的 方法,我们可以尝试确定某疾病基因的功能,这种方法要求序列记录有精确并且富于信息的 生物学注解。对于将其作为 BLAST或Eηtrez的检索结果来硏究的科学家来说,编码的蛋白质 产物的名称或功能、基因座位的名称以及和该序列最初的公布之间的联系(它因何被测 序?)构成了序列记录的直接的确切涵义 本章的内容是提交DNA序列及其注解到公共数据库,重点介绍了与国际核苷酸序列协作数据 库:DDBJ、EMBL和 Gen Bank密切相关的核苷酸序列数据库

绪论 统计与统计学 统计学的分科 统计学与其它学科关系 统计数据的搜集 数据的计量与类型 统计数据的来源 调查方案设计 统计数据的质量 统计数据整理和显示 数据的预处理 品质数据的整理与显示 数值型数据整理与显示 统计表 数据分布特征的测度 集中趋势的测度 离散和程度的测度 偏态和峰度的测度 时间序列分析 时间序列的对比分析 长期趋势分析 指数 指数编制的基本问题 加权指数 指数体系

针对金属矿山特有的地理地质条件,开展相应岩石声发射试验,确定矿区矿体围岩的时间序列特征,获得岩石破裂冒落声发射参数的危险临界值,并深入研究形成该种声发射信号的破裂机制和破坏特征.然后分别对较均质岩石试样和含有结构弱面的岩石试件进行比较试验,总结弱面裂隙影响下的岩石试件产生声发射信号的规律.利用基于离散单元法的颗粒元程序进行含裂隙岩石试样数值模拟研究,通过降低接触面刚度来模拟岩石内部的损伤,通过不同的模拟条件来研究岩石的破坏情况.研究成果将为分析损伤岩体的声发射规律开辟一条新的研究途径

结合影像学和人工智能技术对病灶进行无创性定量分析是目前智慧医疗的一个重要研究方向。针对肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）分化程度的无创性定量估测方法研究，结合放射科医师的临床读片经验，提出了一种基于自注意力指导的多序列融合肝细胞癌组织学分化程度无创判别计算模型。以动态对比增强核磁共振成像（Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）的多个序列为输入，学习各时序序列及各序列的多层扫描切片在分化程度判别任务的权重，加权序列中具有的良好判别性能的时间和空间特征，以提升分化程度判别性能。模型的训练和测试在三甲医院的临床数据集上进行，实验结果表明，本文所提出的肝细胞癌分化程度判别模型取得相比几种基准和主流模型最高的分类计算性能，在WHO组织学分级任务中，判别准确度、灵敏度、精确度分别达到80%，82%和82%

1 基因组序列特征分析  碱基组成分析  序列模体分析  密码子使用偏嗜性分析  重复序列分析  限制性酶切位点分析  基因识别 2 基因功能分析 3 基因组比较 基因组比较  基因组比较：将一个基因组（全部序列、预测的所有基因或蛋白质）与其自身（物种内）或其它的基因组（物种间）进行比较。  对不同物种的基因组进行比较分析，帮助我们理解基因组间的相似性、基因组的进化及其基因的进化历程 基因组内比较 vs 基因组间比较

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性

第一节 灰色系统的概念与基本原理 一、灰色系统理论产生和发展动态 二、几种不确定方法的比较 三、灰色系统理论的基本概念 四、灰色系统理论的基本原理 五、灰色系统理论的主要内容及特点 六、灰数 第二节 序列算子与灰色序列生成 一、冲击扰动系统与序列算子 二、缓冲算子公理 三、实用缓冲算子的构造 四、均值生成算子 五、序列的光滑性 六、级比生成算子 七、累计生成算子与累减生成算子 八、灰指数律 第三节 灰色关联分析 一、灰色关联因素和关联算子集 二、灰色关联公理与灰色关联度 三、灰色关联分析的应用举例 四、广义灰色关联度 五、灰色相对关联度 六、灰色综合关联度 第四节 灰色系统模型 一、GM(1,1)模型 二、残差 GM(1,1)模型 三、灰色系统模型的检验 四、应用举例 第五节 灰色系统预测 一、灰色预测概述 二、数列预测 三、古树屋边坡变形预测

在Petri网理论基础上,对ECA规则进行了建模研究,建立了基本Petri网模型.对如何用Petri网表示具有复合事件ECA规则进行了专门分析.提出了扩展的Petri网系统,并综合考虑ECA规则自身特性,建立了ECA规则系统Petri网模型,比较全面地反映了ECA规则系统特性.通过构建可达树和变迁序列,可以较为清楚地了解ECA规则系统及其行为特性,便于对规则系统进行合理性验证,以帮助系统管理员对其进行分析和管理

随着人类基因组计划的实施,通过基因组测序,蛋白质序列测定结构解析等实 验,分子生物学家提供了大量的有关生物分子的原始数据,需要利用现代计算技 术对这些原始数据进行收集、整理、管理以便于检索使用。而为了解释和理解这 些数据,还需要对数据进行比对、分析,建立计算模型,进行仿真、预测与验 证,因而出现生物信息学,它的出现,极大的促进了分子生物学的发展