生物信息學生物信息學緒

生物信息學生物信息學緒第1頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月遺傳圖譜（geneticmap）又稱連鎖圖譜(linkagemap)，它是以具有遺傳多態(tài)性（在一個遺傳位點上具有一個以上的等位基因，在群體中的出現頻率皆高于1%）的遺傳標記為“路標”，以遺傳學距離（在減數分裂事件中兩個位點之間進行交換、重組的百分率，1%的重組率稱為1cM）為圖距的基因組圖。遺傳圖譜的建立為基因識別和完成基因定位創(chuàng)造了條件。遺傳圖譜

第2頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月遺傳連鎖圖：通過計算連鎖的遺傳標志之間的重組頻率，確定它們的相對距離，一般用厘摩（cM，即每次減數分裂的重組 頻率為1%） 表示。back第3頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月物理圖譜物理圖譜（physicalmap）是指有關構成基因組的全部基因的排列和間距的信息，它是通過對構成基因組的DNA分子進行測定而繪制的。繪制物理圖譜的目的是把有關基因的遺傳信息及其在每條染色體上的相對位置線性而系統(tǒng)地排列出來。第4頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月1998年完成了具有52,000個序列標簽位點(STS)，并覆蓋人類基因組大部分區(qū)域的連續(xù)克隆系的物理圖譜。敲碎基因組，分析研究內容所處的染色體位置細菌人工染色體80～300kb

）酵母人工染色體（數百～2000kb中心粒一對緊密一對相鄰染色體圖（）back第5頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月轉錄圖譜

轉錄圖譜是在識別基因組所包含的蛋白質編碼序列的基礎上繪制的結合有關基因序列、位置及表達模式等信息的圖譜。第6頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月通過定位克隆技術尋找疾病基因的過程

back第7頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月序列圖譜隨著遺傳圖譜和物理圖譜的完成，測序就成為重中之重的工作。DNA序列分析技術是一個包括制備DNA片段化及堿基分析、DNA信息翻譯的多階段的過程。通過測序得到基因組的序列圖譜第8頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月大規(guī)模基因組測序第9頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月大規(guī)模測序基本策略逐個克隆法：對連續(xù)克隆系中排定的BAC克隆逐個進行亞克隆測序并進行組裝（公共領域測序計劃）全基因組鳥槍法：在一定作圖信息基礎上，繞過大片段連續(xù)克隆系的構建而直接將基因組分解成小片段隨機測序，利用超級計算機進行組裝（美國Celera公司）第10頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月運用計算機軟件進行序列拼接back第11頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月

第二節(jié)生物信息學及其發(fā)展歷史

第12頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月1、生物信息學的概念第13頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月……新的生物學研究模式的出發(fā)點應該是理論的?？茖W家將從理論推測出發(fā)，然后再返回到實驗中去，追蹤或驗證這些理論假設?！飳W家不僅必須成為計算機學者，而且也要改變他們研究生命現象的途徑?！猈.Gilbert,TowardsAParadigmShiftinBiology,Nature,349(1991)99第14頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月傳統(tǒng)生物學：實驗科學現代生物學的發(fā)展：1、高通量數據獲取日益實現自動化、半工業(yè)化

從數據庫中實現數據挖掘、知識發(fā)現2、海量數據

難以完全依賴實驗手段對新數據進行分析，必須借助計算機實現分析和篩選3、更復雜層次的生物學問題

復雜的基因調控網絡、代謝網絡；細胞間信號轉導過程；生物個體全部基因表達變化……分析、篩選大量新數據生物中的復雜網絡、復雜過程、復雜現象理論生物學計算生物學第15頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月實驗永遠起著決定作用計算/理論生物學的發(fā)展離不開實驗生物學的貢獻實驗生物學日益依賴計算/理論生物學的指導21世紀生命科學理論計算實驗數學與物理科學第16頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月生物信息學（Bioinformatics）這一名詞的來由八十年代末期，林華安博士認識到將計算機科學與生物學結合起來的重要意義，開始留意要為這一領域構思一個合適的名稱。起初，考慮到與將要支持他主辦一系列生物信息學會議的佛羅里達州立大學超型計算機計算研究所的關系，他使用的是“CompBio”；之后，又將其更改為兼具法國風情的“bioinformatique”，看起來似乎有些古怪。因此不久，他便進一步把它更改為“bio-informatics（或bio/informatics）”。但由于當時的電子郵件系統(tǒng)與今日不同，該名稱中的-或/符號經常會引起許多系統(tǒng)問題，于是林博士將其去除，今天我們所看到的“bioinformatics”就正式誕生了，林博士也因此贏得了“生物信息學之父”的美譽。第17頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月生物信息學HGP生物數據的激增（每15個月翻一番）生物學家數學家計算機科學家生物信息學（bioinfomatics)的誕生第18頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月三種科學文化的融合生物學家(生物學問題)數學物理學家計算機科學家(基礎理論問題)工程師（技術應用）第19頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月生物信息學（bioinformatics)是80年代未隨著人類基因組計劃（Humangenomeproject)的啟動而興起的一門新的交叉學科。它涉及生物學、數學、計算機科學和工程學，依賴于計算機科學、工程學和應用數學的基礎，依賴于生物實驗和衍生數據的大量儲存。第20頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月概念（廣義）生物體系和過程中信息的存貯、傳遞和表達細胞、組織、器官的生理、病理、藥理過程的中各種生物信息信息科學生命科學中的信息科學

第21頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月廣義的說，生物信息不僅包括基因組信息，如基因的DNA序列、染色體定位，也包括基因產（蛋白質或RNA）的結構和功能及各生物種間的進化關系等其他信息資源。生物信息學既涉基因組信息的獲取、處理、貯存、傳遞、分析和解釋，又涉及蛋白質組信息學如蛋白質的序列、結構、功能及定位分類、蛋白質連鎖圖、蛋白質數據庫的建立、相關分析軟件的開發(fā)和應用等方面，還涉及基因與蛋白質的關系如蛋白質編碼基因的識別及算法研究、蛋白質結構、功能預測等，另外，新藥研制、生物進化也是生物信息學研究的熱點。第22頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月概念（狹義）生物分子數據深層次生物學知識分子生物信息學MolecularBioinformatics挖掘獲取生物分子信息的獲取、存貯、分析和利用第23頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月由于當前生物信息學發(fā)展的主要推動力來自分子生物學，生物信息學的研究主要集中于核苷酸和氨基酸序列的存儲、分類、檢索和分析等方面，所以目前生物信息學可以狹義地定義為：將計算機科學和數學應用于生物大分子信息的獲取、加工、存儲、分類、檢索與分析，以達到理解這些生物大分子信息的生物學意義的交叉學科。第24頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月1995年，在美國人類基因組計劃（HGP）第一個五年總結報告

中給出了一個較為完整的生物信息學的定義：生信息學是包含生物信息的獲取、處理、貯存、分發(fā)、分析和解釋的所有方面的一門學科，它綜合運用數學、計算機科學和生物學的各種工具進行研究，目的在于了解大量的生物學意義。

第25頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月Bioinformatics生物分子數據計算機計算+第26頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月2、生物分子信息第27頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月細胞分子存貯、復制、傳遞和表達遺傳信息的系統(tǒng)生物信息的載體第28頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月生物信息學主要研究兩種信息載體DNA分子蛋白質分子第29頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月ProteinMachines

第30頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月FromtheCelltoProteinMachines

第31頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月生物分子至少攜帶著三種信息遺傳信息與功能相關的結構信息進化信息第32頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月(1)遺傳信息的載體——DNA遺傳信息的載體主要是DNA

控制生物體性狀的基因是一系列DNA片段生物體生長發(fā)育的本質就是遺傳信息的傳遞和表達第33頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月DNA通過自我復制，在生物體的繁衍過程中傳遞遺傳信息基因通過轉錄和翻譯，使遺傳信息在生物個體中得以表達，并使后代表現出與親代相似的生物性狀。

基因控制著蛋白質的合成DNARNA蛋白質轉錄翻譯第34頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月基因的DNA序列DNA前體RNAmRNA多肽鏈蛋白質序列對應關系遺傳密碼第35頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月(2)蛋白質的結構決定其功能蛋白質功能取決于蛋白質的空間結構

蛋白質結構決定于蛋白質的序列（這是目前基本共認的假設），蛋白質結構的信息隱含在蛋白質序列之中。第36頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月(3)DNA分子和蛋白質分子

都含有進化信息

通過比較相似的蛋白質序列，如肌紅蛋白和血紅蛋白，可以發(fā)現由于基因復制而產生的分子進化證據。通過比較來自于不同種屬的同源蛋白質，即直系同源蛋白質，可以分析蛋白質甚至種屬之間的系統(tǒng)發(fā)生關系，推測它們共同的祖先蛋白質。第37頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月生物分子信息DNA序列數據蛋白質序列數據生物分子結構數據生物分子功能數據最基本直觀復雜生物分子數據類型第38頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月

DNA核酸序列蛋白質氨基酸序列蛋白質結構蛋白質功能最基本的生物信息維持生命活動的機器第一部遺傳密碼第二部遺傳密碼？生命體系千姿百態(tài)的變化生物分子數據及其關系第39頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月第一部遺傳密碼已被破譯，但對密碼的轉錄過程還不清楚，對大多數DNA非編碼區(qū)域的功能還知之甚少對于第二部密碼，目前則只能用統(tǒng)計學的方法進行分析無論是第一部遺傳密碼，還是第二部遺傳密碼，都隱藏在大量的生物分子數據之中。生物分子數據是寶藏，生物信息數據庫是金礦，等待我們去挖掘和利用。第40頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月生物分子信息的特征生物分子信息數據量大生物分子信息復雜生物分子信息之間存在著密切的聯系第41頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月3、生物信息學的發(fā)展歷史生物信息學基本思想的產生生物信息學的迅速發(fā)展二十世紀50年代二十世紀80-90年代生物科學和技術的發(fā)展人類基因組計劃的推動第42頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月20世紀50年代，生物信息學開始孕育20世紀60年代，生物分子信息在概念上將計算生物學和計算機科學聯系起來20世紀70年代，生物信息學的真正開端20世紀70年代到80年代初期，出現了一系列著名的序列比較方法和生物信息分析方法20世紀80年代以后，出現一批生物信息服務機構和生物信息數據庫20世紀90年代后，HGP促進生物信息學的迅速發(fā)展第43頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月第三節(jié)生物信息學主要研究內容第44頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月生物信息學主要研究內容1、

生物分子數據的收集與管理2、數據庫搜索及序列比較3、基因組序列分析4、基因表達數據的分析與處理5、蛋白質結構預測第45頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月基因組數據庫蛋白質序列數據庫蛋白質結構數據庫DDBJEMBLGenBankSWISS-PROT

PDBPIR1、生物分子數據的收集與管理第46頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月2、數據庫搜索及序列比較搜索同源序列在一定程度上就是通過序列比較尋找相似序列序列比較的一個基本操作就是比對（Alignment），即將兩個序列的各個字符（代表核苷酸或者氨基酸殘基）按照對應等同或者置換關系進行對比排列，其結果是兩個序列共有的排列順序，這是序列相似程度的一種定性描述多重序列比對研究的是多個序列的共性。序列的多重比對可用來搜索基因組序列的功能區(qū)域，也可用于研究一組蛋白質之間的進化關系。第47頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月發(fā)現同源分子第48頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月3、基因組序列分析

遺傳語言分析——天書基因組結構分析基因識別基因功能注釋基因調控信息分析基因組比較第49頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月4、基因表達數據的分析與處理基因表達數據分析是目前生物信息學研究的熱點和重點目前對基因表達數據的處理主要是進行聚類分析，將表達模式相似的基因聚為一類，在此基礎上尋找相關基因，分析基因的功能所用方法主要有：相關分析方法模式識別技術中的層次式聚類方法人工智能中的自組織映射神經網絡主元分析方法第50頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月基因芯片第51頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月第52頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月第53頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月層次式聚類第54頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月二維電泳圖第55頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月5、蛋白質結構預測

蛋白質的生物功能由蛋白質的結構所決定，蛋白質結構預測成為了解蛋白質功能的重要途徑蛋白質結構預測分為:二級結構預測空間結構預測蛋白質折疊第56頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月二級結構預測在一定程度上二級結構的預測可以歸結為模式識別問題

在二級結構預測方面主要方法有：立體化學方法圖論方法統(tǒng)計方法最鄰近決策方法基于規(guī)則的專家系統(tǒng)方法分子動力學方法人工神經網絡方法預測準確率超過70%的第一個軟件是基于神經網絡的PHD系統(tǒng)第57頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月空間結構預測在空間結構預測方面，比較成功的理論方法是同源模型法

該方法的依據是：相似序列的蛋白質傾向于折疊成相似的三維空間結構運用同源模型方法可以完成所有蛋白質10-30%的空間結構預測工作第58頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月第四節(jié)生物信息學當前的主要任務

第59頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月縱觀當今生物信息學界的現狀，可以發(fā)現，大部分人都把注意力集中在基因組、蛋白質組、蛋白質結構以及與之相結合的藥物設計上第60頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月1.基因組

1.1新基因的發(fā)現

通過計算分析從EST（ExpressedSequenceTags）序列庫中拼接出完整的新基因編碼區(qū)，也就是通俗所說的“電子克隆”；通過計算分析從基因組DNA序列中確定新基因編碼區(qū)，經過多年的積累，已經形成許多分析方法，如根據編碼區(qū)具有的獨特序列特征、根據編碼區(qū)與非編碼區(qū)在堿基組成上的差異、根據高維分布的統(tǒng)計方法、根據神經網絡方法、根據分形方法和根據密碼學方法等。第61頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月1.2非蛋白編碼區(qū)生物學意義的分析

第62頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月非蛋白編碼區(qū)約占人類基因組的95%，其生物學意義目前尚不是很清楚，但從演化觀點來看，其中必然蘊含著重要的生物學功能，由于它們并不編碼蛋白，一般認為，它們的生物學功能可能體現在對基因表達的時空調控上。對非蛋白編碼區(qū)進行生物學意義分析的策略有兩種，一種是基于已有的已經為實驗證實的所有功能已知的DNA元件的序列特征，預測非蛋白編碼區(qū)中可能含有的功能已知的DNA元件，從而預測其可能的生物學功能，并通過實驗進行驗證；另一種則是通過數理理論直接探索非蛋白編碼區(qū)的新的未知的序列特征，并從理論上預測其可能的信息含義，最后同樣通過實驗驗證。第63頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月1.3基因組整體功能及其調節(jié)網絡的系統(tǒng)把握

把握生命的本質，僅僅掌握基因組中部分基因的表達調控是遠遠不夠的，因為生命現象是基因組中所有功能單元相互作用共同制造出來的?；蛐酒夹g由于可以監(jiān)測基因組在各種時間斷面上的整體轉錄表達狀況，因此成為該領域中一項非常重要和關鍵的實驗技術，對該技術所產生的大量實驗數據進行高效分析，從中獲得基因組運轉以及調控的整體系統(tǒng)的機制或者是網絡機制，便成了生物信息學在該領域中首先要解決的問題。第64頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月1.4基因組演化與物種演化

第65頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月盡管已經在分子演化方面取得了許多重要的成就，但僅僅依靠某些基因或者分子的演化現象，就想闡明物種整體的演化歷史似乎不太可靠。例如，智人與黑猩猩之間有98%-99%的結構基因和蛋白質是相同的，然而表型上卻具有如此巨大的差異，這就不能不使我們聯想到形形色色千差萬別的建筑樓群，它們的外觀如此不同，但基礎的部件組成卻是幾乎一樣的，差別就在于這些基礎部件的組織方式不同，這就提示我們基因組整體組織方式而不僅僅是個別基因在研究物種演化歷史中的重要作用。由于基因組是物種所有遺傳信息的儲藏庫，從根本上決定著物種個體的發(fā)育和生理，因此，從基因組整體結構組織和整體功能調節(jié)網絡方面，結合相應的生理表征現象，進行基因組整體的演化研究，將是揭示物種真實演化歷史的最佳途徑。第66頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月2、蛋白質組

第67頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月基因組對生命體的整體控制必須通過它所表達的全部蛋白質來執(zhí)行，由于基因芯片技術只能反映從基因組到RNA的轉錄水平上的表達情況，由于從RNA到蛋白質還有許多中間環(huán)節(jié)的影響，因此僅憑基因芯片技術我們還不能最終掌握生物功能具體執(zhí)行者——蛋白質的整體表達狀況；因此，近幾年在發(fā)展基因芯片的同時，人們也發(fā)展了一套研究基因組所有蛋白質產物表達情況——蛋白質組研究技術，從技術上來講包括二維凝膠電泳技術和質譜測序技術。通過二維凝膠電泳技術可以獲得某一時間截面上蛋白質組的表達情況，通過質譜測序技術就可以得到所有這些蛋白質的序列組成。這些都是技術實現問題，最重要的就是如何運用生物信息學理論方法去分析所得到的巨量數據，從中還原出生命運轉和調控的整體系統(tǒng)的分子機制。第68頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月基因組和蛋白質組研究的迅猛發(fā)展，使許多新蛋白序列涌現出來，然而要想了解它們的功能，只有氨基酸序列是遠遠不夠的，因為蛋白質的功能是通過其三維高級結構來執(zhí)行的，而且蛋白質三維結構也不一定是靜態(tài)的，在行使功能的過程中其結構也會相應的有所改變。因此，得到這些新蛋白的完整、精確和動態(tài)的三維結構就成為擺在我們面前的緊迫任務。目前除了通過諸如X射線晶體結構分析、多維核磁共振（NMR）波譜分析和電子顯微鏡二維晶體三維重構（電子晶體學，EC）等物理方法得到蛋白質三維結構之外3、蛋白質結構

第69頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月另外一種廣泛使用的方法就是通過計算機輔助預測的方法，目前，一般認為蛋白質的折疊類型只有數百到數千種，遠遠小于蛋白質所具有的自由度數目，而且蛋白質的折疊類型與其氨基酸序列具有相關性，這樣就有可能直接從蛋白質的氨基酸序列通過計算機輔助方法預測出蛋白質的三維結構第70頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月4、新藥設計

第71頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月近年來隨著結構生物學的發(fā)展，相當數量的蛋白質以及一些核酸、多糖的三維結構獲得精確測定，基于生物大分子結構知識的藥物設計成為當前的熱點。生物信息學的研究不僅可提供生物大分子空間結構的信息，還能提供電子結構的信息，如能級、表面電荷分布、分子軌道相互作用等以及動力學行為的信息，如生物化學反應中的能量變化、電荷轉移、構象變化等。理論模擬還可研究包括生物分子及其周圍環(huán)境的復雜體系和生物分子的量子效應。第72頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月但生物信息學的任務遠不止于此。在以上工作的基礎上，最重要的是如何運用數理理論成果對生物體進行完整系統(tǒng)的數理模型描述，使得人類能夠從一個更加明確的角度和一個更加易于操作的途徑來認識和控制自身以及所有其他的生命體第73頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月生物信息學不僅僅是一門科學學科，它更是一種重要的研究開發(fā)工具。

從科學的角度來講，它是一門研究生物和生物相關系統(tǒng)中信息內容物和信息流向的綜合系統(tǒng)科學，只有通過生物信息學的計算處理，我們才能從眾多分散的生物學觀測數據中獲得對生命運行機制的詳細和系統(tǒng)的理解。從工具的角度來講，它是今后幾乎進行所有生物（醫(yī)藥）研究開發(fā)所必需的舵手和動力機，只有基于生物信息學通過對大量已有數據資料的分析處理所提供的理論指導和分析，我們才能選擇正確的研發(fā)方向，同樣，只有選擇正確的生物信息學分析方法和手段，我們才能正確處理和評價新的觀測數據并得到準確的結論。第74頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月生物信息學研究意義生物信息學將是21世紀生物學的核心

認識生物本質了解生物分子信息的組織和結構，破譯基因組信息，闡明生物信息之間的關系改變生物學的研究方式改變傳統(tǒng)研究方式，引進現代信息學方法在醫(yī)學上的重要意義為疾病的診斷和治療提供依據為設計新藥提供依據第75頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月第五節(jié)生物信息學所用的方法和技術

1、數學統(tǒng)計方法2、動態(tài)規(guī)劃方法3、機器學習與模式識別技術4、數據庫技術及數據挖掘5、人工神經網絡技術6、專家系統(tǒng)7、分子模型化技術8、量子力學和分子力學計算9、生物分子的計算機模擬10、因特網（Internet）技術第76頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月1、數學統(tǒng)計方法生物活動常常以大量、重復的形式出現，既受到內在因素的制約，又受到外界環(huán)境的隨機干擾。因此概率論和數學統(tǒng)計是現代生物學研究中一種常用的分析方法數據統(tǒng)計、因素分析、多元回歸分析是生物學研究必備的工具隱馬爾科夫模型（HiddenMarkovModels）在序列分析方面有著重要的應用。與隱馬爾科夫模型相關的技術是馬爾科夫鏈（MarkovChain）第77頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月2、動態(tài)規(guī)劃方法動態(tài)規(guī)劃（DynamicProgramming）是一種解決多階段決策過程的最優(yōu)化方法或復雜空間的優(yōu)化搜索方法動態(tài)規(guī)劃解決問題的基本過程是：將一個問題的全局解分解為局部解，逆序遞推求出局部最優(yōu)解，隨著執(zhí)行過程的推進，“局部”逐漸接近“全局”，最終獲得全局最優(yōu)解第78頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月3、機器學習與模式識別技術機器學習機器學習是模擬人類的學習過程，以計算機為工具獲取知識、積累經驗1、遺傳算法采用隨機搜索方法，具有自適應能力和便于并行計算2、神經網絡的理論是基于人腦的結構，其目的是揭示一個系統(tǒng)是如何向環(huán)境學習的，這一種方法被稱為聯接主義。模式識別模式識別是機器學習的一個主要任務。模式是對感興趣客體定量的或者結構的描述，而模式識別就是利用計算機對客體進行鑒別，將相同或者相似的客體歸入同種類別中模式識別主要有兩種方法:根據對象的統(tǒng)計特征進行識別，根據對象的結構特征進行識別

第79頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月環(huán)境學習知識庫執(zhí)行機器學習系統(tǒng)的基本結構

反饋第80頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月4、數據庫技術及數據挖掘數據庫技術數據倉庫虛擬數據庫技術（VirtualDatabase，簡稱VDB）數據挖掘（datamining）又稱作數據庫中的知識發(fā)現(KnowledgeDiscoveryinDatabase)，它是從數據庫或數據倉庫中發(fā)現并提取隱藏在其中的信息的一種新技術，它能自動分析數據，對它們進行歸納性推理和聯想，尋找數據間內在的某些關聯，從中發(fā)掘出潛在的、對信息預測和決策行為起著十分重要作用的模式數據挖掘過程一般分為4個基本步驟：數據選擇、數據轉換、數據挖掘和結果分析第81頁，課件共90頁，創(chuàng)作于2023年2月5、人工神經網絡技術人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork,簡稱ANN）是通過模擬神經元的特性以及腦的大規(guī)模并行結構、信息的分布式和并行處理等機制建立的一種數學模型在生物信息學中，使用得最多的是反向傳播神經網絡