基于層次聚類的進化樹構建算法研究.pdf

1、系統(tǒng)發(fā)育分析是生物信息學研究的重要領域之一，它主要研究同源的DNA或蛋白質序列，對這些序列進行進化分析，從而得到能夠反映蛋白質序列或者DNA序列之間進化關系的系統(tǒng)發(fā)育進化樹。系統(tǒng)發(fā)育進化樹的研究已有很長的歷史了，它在分子進化與系統(tǒng)發(fā)育研究中起到了重要的作用。系統(tǒng)進化樹直觀的反映了生物進化的關系，有助于了解生物進化歷史和進化機制。進化樹構建方法從不同的角度可以得到不同的分類，可以把進化樹構建算法分為兩類：基于算術聚類方法和基于最優(yōu)搜索方法

2、。由于基于最優(yōu)搜索方法常常要比基于算術聚類方法慢得多，所以基于算術聚類方法得到了廣泛地應用。
　　 基于算術聚類方法中層次聚類方法應用于進化樹構建方面最為常用，但是傳統(tǒng)的基于算術聚類方法中都是建立在序列比對的基礎上的。所以本文為了解決這個問題，提出了兩種新的基于層次聚類方法，這兩種都是不需要進行序列比對，而且算法的計算量小，容易實現(xiàn)。兩種新方法是：基于橫縱建樹法和基于調整權重的自組織映射建樹法。
　　 基于橫縱建樹法也是

3、一種基于距離矩陣建樹法。它是在距離矩陣基礎上進行的，結合橫向找點，縱向找邊的思想得到一棵二叉樹，在此基礎上進行聚類。
　　 基于調整權重的自組織映射建樹法是建立在自組織映射網絡基礎上提出來的。自組織映射網絡既可以應用于分類和聚類，也可以應用于進化分析和進化樹的構造。但是當自組織映射網絡應用于進化分析和進化樹構造的研究中，算法比較復雜，而這種方法降低了算法的復雜度。這種方法與基于距離矩陣建樹法比較，它不用進行相似分析構造距離矩陣，