【摘 要】
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DNA模体识别问题是生物信息学研究的最核心的问题之一。模体蕴含着丰富的生命特征信息。模体识别技术的出发点是找出序列间的相似片段,通过这些相似片段发现基因的表达调控规
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DNA模体识别问题是生物信息学研究的最核心的问题之一。模体蕴含着丰富的生命特征信息。模体识别技术的出发点是找出序列间的相似片段,通过这些相似片段发现基因的表达调控规律,进而揭示生命的奥秘。本文首先介绍了模体识别问题的研究现状,包括两类模体识别问题的解决方法——基于枚举的方法和基于局部搜索的方法、PSSM模型及模体评分标准。这两类方法有个共同的特点：假定模体中的碱基之间是相互独立、互不依赖的。但已有证据证明了模体中碱基之间是相互依赖的。针对这个问题,本文使用了三阶马尔科夫模型表示模体中碱基之间的依赖关系。首先本文算法将输入序列转换成图,然后使用最大流算法搜索图的最大密度子图,简称MDS,并用最大密度子图表示识别出的模体,其时间复杂度是多项式的。
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