【摘 要】
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为了分析细菌16S rRNA基因可变区与其全长序列之间进化关系的相似性,对核糖体数据库项目(RDP)所提供的细菌16S rRNA基因进行了研究.在对可变区进行截取、筛选等数据预处理后,对可变区实际碱基数目和操作分类单元数目进行了统计分析.结果显示,V2、V3、V4可变区,特别是V2、V4可变区,不仅在序列长度上较长,实际碱基数目也大大超过其他可变区,较其他可变区包含更多的序列信息;建立了层次距离矩阵算法,计算出V2、V3、V4可变区与全长序列所构建的进化树之间的距离差异值分别为59052、87154、45
【机 构】
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郑州大学信息工程学院 河南郑州 450001;郑州大学第一附属医院 河南郑州 450052;河南省人民医院口腔医学中心 河南郑州 450003
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为了分析细菌16S rRNA基因可变区与其全长序列之间进化关系的相似性,对核糖体数据库项目(RDP)所提供的细菌16S rRNA基因进行了研究.在对可变区进行截取、筛选等数据预处理后,对可变区实际碱基数目和操作分类单元数目进行了统计分析.结果显示,V2、V3、V4可变区,特别是V2、V4可变区,不仅在序列长度上较长,实际碱基数目也大大超过其他可变区,较其他可变区包含更多的序列信息;建立了层次距离矩阵算法,计算出V2、V3、V4可变区与全长序列所构建的进化树之间的距离差异值分别为59052、87154、45848,可见V4可变区在进化关系上更接近全长序列,使用V4可变区构建进化树的可信度要优于V2、V3可变区,且层次距离矩阵算法比一些传统的距离与相似度算法具有更好的性能.
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传统的约束马尔可夫决策过程(constrained Markov decision process,CMDP)模型用来解决多目标决策的困难,但该模型缺乏通用性并且只适用于离散环境.为了解决这一问题,提出一种基于CMDP的改进算法CRODP,与强化学习(reinforcement learning,RL)算法结合,将带约束问题建模为拉格朗日公式,其中包含着深度强化学习的策略参数.然后进一步推导出模型参数的更新公式,并将其作为深度强化学习神经网络的损失函数.模型在学习过程中动态调整约束与主要目标之间的权重以确
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