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基于时间序列理论方法的流感病毒DNA序列特征分析

作　者: 刘娟
导　师: 高洁
学　校: 江南大学
专　业: 应用数学
关键词: 流感病毒 DNA序列 CGR 时间序列模型 ARIMA模型 ARFIMA模型预测
分类号: R346
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 31次
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内容摘要

流感是一种反复出现的传染病,在全球引起了高发病率和高死亡率.流感病毒分为三类:甲型(A型),乙型(B型),丙型(C型).在这三种类型中甲型流感病毒是最致命的流感病毒,给人类带来了严重的疾病.2009年流感病毒大流行再次爆发,以及20世纪人类经历了好几次流感病毒的爆发,都表明我们对流感病毒的认识还不全面,它们的很多特性还有待于我们进一步挖掘.流感病毒给人类健康带来很大威胁,因此对流感病毒的DNA序列和蛋白质序列的进一步研究是一项迫在眉睫的工作,它们的特征分析对流感病毒的预防、新疫苗的研制、药物分子设计、控制及治疗都具有重要意义.在介绍了生物信息学的研究背景后,本文介绍了研究生物序列特性的主要方法即时间序列理论方法.该方法主要是通过处理动态数据,进行分析、预测和控制.对本文要用到的ARIMA(p,d,q)模型和ARFIMA(p,d,q)模型的定义、性质及方法作了阐述,为研究流感病毒DNA序列和蛋白质序列特性作了理论上的准备工作.基于CGR坐标将流感病毒DNA序列转换成CGR弧度序列,并引入长记忆模型ARFIMA模型来分析.发现从甲型流感病毒DNA序列中随机找来的10条H1N1序列和10条H3N2序列都具有长相关性且拟合很好,并且还发现这两种序列可以尝试用不同的ARFIMA模型去识别,其中H1N1可用ARFIMA(0,d,5)模型去识别, H3N2可用ARFIMA(1,d,1)模型去识别.接着,对乙型、丙型流感病毒DNA序列进行了分析研究,发现随机找来的10条乙型序列和10条丙型序列同样具有长相关性且拟合很好,还发现这两种序列也可尝试用不同的ARFIMA模型去识别.作为一个具有完善算法的经典时间序列模型,ARFIMA模型能帮助我们挖掘流感病毒DNA序列中未知的特性.采用ARIMA模型预测甲型流感病毒中H1N1亚型DNA序列碱基,这对H1N1病毒研究有着重要的意义.我们选取1970年-2010年同源性相对较高的41条HINI流感病毒数据,利用ARIMA(p,d,q)模型对前20个位置去拟合并且预测,除极个别外由预报区域显示原始数据都在预报区域内,表明模型建立合理,预报效果很好.基于此,用同样的方法对甲型流感病毒H1N1亚型血凝素氨基酸序列进行了研究分析,同样发现预报效果很好.

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章绪论  8-12
  1.1 生物信息学简介  8
  1.2 DNA 序列和蛋白质序列  8-10
    1.2.1 DNA 序列  8-9
    1.2.2 蛋白质序列  9-10
  1.3 流感病毒  10-11
  1.4 本论文的主要研究内容  11-12
第二章时间序列理论方法  12-20
  2.1 引言  12-13
  2.2 时间序列模型  13-15
    2.2.1 ARMA 模型  13-14
    2.2.2 ARIMA 模型  14
    2.2.3 ARFIMA 模型  14-15
  2.3 建模  15-18
    2.3.1 平稳序列建模  15-17
    2.3.2 非平稳序列建模  17-18
  2.4 本章小结  18-20
第三章流感病毒DNA 序列的长记忆ARFIMA 模型  20-36
  3.1 引言  20-21
  3.2 甲型流感病毒的DNA 序列的长记忆ARFIMA 模型  21-27
    3.2.1 基于CGR 的甲型流感病毒的时间序列模型  21-22
    3.2.2 甲流HIN1 型病毒CY056890 的数据分析  22-25
    3.2.3 其余9 条H1N1 序列和10 条H3N2 序列数据分析  25-27
  3.3 乙型、丙型流感病毒DNA 序列的长记忆ARFIMA 模型  27-33
    3.3.1 基于CGR 的乙型流感病毒的时间序列模型  27-28
    3.3.2 乙流病毒CY033859 序列的数据分析  28-31
    3.3.3 其余9 条乙流和10 条丙流序列的数据分析  31-33
  3.4 本章小结  33-36
第四章甲型H1N1 流感病毒DNA 序列碱基的预测  36-44
  4.1 甲型H1N1 流感病毒DNA 序列碱基的预测  36-41
    4.1.1 引言  36
    4.1.2 碱基数据的构建  36-37
    4.1.3 数据分析  37-41
  4.2 甲型H1N1 流感病毒血凝素（HA）氨基酸序列的预测  41
  4.3 本章小结  41-44
第五章总结与展望  44-46
  5.1 总结  44
  5.2 展望  44-46
致谢  46-48
参考文献  48-52
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文  52

基于时间序列理论方法的流感病毒DNA序列特征分析

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