序列分析
Molecular cloning and sequence analysis were performed.
并进行分子克隆和测序分析。
A computer program for DNA and polypeptide sequence analysis was made.
本文介绍了一种DNA和多肽链序列分析的软件系统。
The sequence analysis is a two-stage process for sequential pattern mining 1.
顺序分析是一个两阶段的顺序模式挖掘流程1。
DNA, complementary; cloning, molecular; sequence analysis; gene expression.
互补；克隆分子；序列分析；基因表达。
Dynamic programming is an algorithmic technique used commonly in sequence analysis.
动态编程是在序列分析中经常使用的一种算法技术。
序列分析（Sequence Analysis）是以时间、空间或逻辑顺序排列的数据为研究对象，通过数学建模与算法处理揭示其内在规律的技术方法。该技术广泛应用于生物学、计算机科学、社会科学等领域，其核心在于挖掘序列元素间的关联性、模式特征及演化趋势。
在基因组学中，DNA或蛋白质序列分析通过比对碱基排列规律识别基因功能与进化关系。例如，BLAST算法可快速匹配相似序列片段，辅助疾病相关基因定位（来源：美国国家生物技术信息中心，https://www.ncbi.nlm.nih.gov/）。蛋白质结构预测工具AlphaFold依赖序列分析技术，准确率达原子级别精度（来源：《自然》期刊，https://www.nature.com/）。
自然语言处理（NLP）使用循环神经网络（RNN）分析词序特征，提升机器翻译准确率。Transformer架构通过自注意力机制建立长距离序列依赖，推动ChatGPT等生成模型发展（来源：IEEE Xplore，https://ieeexplore.ieee.org/）。时序数据分析则应用于股票预测，ARIMA模型可捕捉价格波动周期规律。
隐马尔可夫模型（HMM）通过状态转移概率解码观测序列，广泛应用于语音识别。动态时间规整（DTW）算法能有效处理不等长序列对齐问题，在步态识别中表现突出（来源：Springer学术平台，https://link.springer.com/）。深度学习框架PyTorch提供LSTM模块，专门处理具有时间依赖性的序列数据。
Sequence analysis（序列分析）是指对有序排列的数据或符号进行系统性研究，以揭示其模式、结构或功能。这一概念广泛应用于多个学科，以下是其核心含义及主要应用领域的详细解释：
在生物信息学中，序列分析指对生物大分子（如DNA、RNA、蛋白质）的碱基或氨基酸序列进行研究。通过比对不同物种的基因序列，科学家可以追溯进化关系；分析蛋白质序列可预测其三维结构和功能。例如，BLAST是常用的序列比对工具。
涉及马尔可夫链、隐马尔可夫模型（HMM）等，用于建模状态转移概率，例如语音识别中的音素序列分析。
制造流程中的工序序列优化，或通信领域的信号序列解码（如卷积编码在5G中的应用）。
若需具体领域的深入案例（如基因组测序或LSTM网络应用），可进一步说明需求方向。
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