
序列分析
Molecular cloning and sequence analysis were performed.
并進行分子克隆和測序分析。
A computer program for DNA and polypeptide sequence analysis was made.
本文介紹了一種DNA和多肽鍊序列分析的軟件系統。
The sequence analysis is a two-stage process for sequential pattern mining 1.
順序分析是一個兩階段的順序模式挖掘流程1。
DNA, complementary; cloning, molecular; sequence analysis; gene expression.
互補;克隆分子;序列分析;基因表達。
Dynamic programming is an algorithmic technique used commonly in sequence analysis.
動态編程是在序列分析中經常使用的一種算法技術。
序列分析(Sequence Analysis)是以時間、空間或邏輯順序排列的數據為研究對象,通過數學建模與算法處理揭示其内在規律的技術方法。該技術廣泛應用于生物學、計算機科學、社會科學等領域,其核心在于挖掘序列元素間的關聯性、模式特征及演化趨勢。
在基因組學中,DNA或蛋白質序列分析通過比對堿基排列規律識别基因功能與進化關系。例如,BLAST算法可快速匹配相似序列片段,輔助疾病相關基因定位(來源:美國國家生物技術信息中心,https://www.ncbi.nlm.nih.gov/)。蛋白質結構預測工具AlphaFold依賴序列分析技術,準确率達原子級别精度(來源:《自然》期刊,https://www.nature.com/)。
自然語言處理(NLP)使用循環神經網絡(RNN)分析詞序特征,提升機器翻譯準确率。Transformer架構通過自注意力機制建立長距離序列依賴,推動ChatGPT等生成模型發展(來源:IEEE Xplore,https://ieeexplore.ieee.org/)。時序數據分析則應用于股票預測,ARIMA模型可捕捉價格波動周期規律。
隱馬爾可夫模型(HMM)通過狀态轉移概率解碼觀測序列,廣泛應用于語音識别。動态時間規整(DTW)算法能有效處理不等長序列對齊問題,在步态識别中表現突出(來源:Springer學術平台,https://link.springer.com/)。深度學習框架PyTorch提供LSTM模塊,專門處理具有時間依賴性的序列數據。
Sequence analysis(序列分析)是指對有序排列的數據或符號進行系統性研究,以揭示其模式、結構或功能。這一概念廣泛應用于多個學科,以下是其核心含義及主要應用領域的詳細解釋:
在生物信息學中,序列分析指對生物大分子(如DNA、RNA、蛋白質)的堿基或氨基酸序列進行研究。通過比對不同物種的基因序列,科學家可以追溯進化關系;分析蛋白質序列可預測其三維結構和功能。例如,BLAST是常用的序列比對工具。
涉及馬爾可夫鍊、隱馬爾可夫模型(HMM)等,用于建模狀态轉移概率,例如語音識别中的音素序列分析。
制造流程中的工序序列優化,或通信領域的信號序列解碼(如卷積編碼在5G中的應用)。
若需具體領域的深入案例(如基因組測序或LSTM網絡應用),可進一步說明需求方向。
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