Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 38,675,267

 CẢI TIẾN THUẬT TOÁN DI TRUYỀN VÀ ÁP DỤNG DỰ ĐOÁN CẤU TRÚC BẬC HAI RNA
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Đoàn Duy Bình1, Phạm Minh Tuấn2, Đặng Đức Long31 Khoa Tin học, Trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng2 Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng 3Viện Nghiên cứu và Giáo dục Việt Anh, Đại học Đà Nẵng
Nơi đăng: Hội nghị khoa học công nghệ Quốc gia lần thứ X - FAIR'10; Số: ISBN: 978-604-913-614-6;Từ->đến trang: 54 - 67;Năm: 2017
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Cấu trúc RNA là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. RNA là trung tâm trong nhiều giai đoạn tổng hợp protein, cũng có vai trò cấu trúc và chức năng trong tế bào. Dự đoán cấu trúc RNA có thể vượt qua được nhiều vấn đề với việc xác định cấu trúc vật lý. Hiện tại các phương pháp vật lý cho dự đoán cấu trúc RNA là tốn nhiều thời gian và chi phí, do đó các phương pháp cho việc dự đoán tính toán được ưa chuộng. Các thuật toán khác nhau đã được sử dụng để dự đoán cấu trúc RNA bao gồm cả quy hoạch động và các phương pháp so sánh. Trong bài báo này chúng tôi giới thiệu thuật di truyền là một phương pháp được áp dụng cho bài toán dự đoán cấu trúc RNA. Thuật toán di truyền mà chúng tôi áp dụng là đã được cải tiến một số tham số trong các toán tử di truyền như: chọn lọc, lai ghép và đột biến. Cuối cùng nhóm nghiên cứu đã so sánh và đánh giá với những thuật toán liên quan cho bài toán dự đoán cấu trúc bậc hai, đó là thuật toán quy hoạch động
ABSTRACT
RNA structure is an important area of ​​research. RNA is the center of many stages of protein synthesis, which also plays a role in the structure and function of the cell. Predicting the RNA structure can overcome many problems with determining the physical structure. Currently, physical methods for predicting RNA structures are time consuming and costly, so methods for predicting computations are preferred. Various algorithms have been used to predict RNA structures including dynamic programming and comparative methods. In this pape we introduce genetic algorithm as a method applied to the problem of predicting RNA structure. The genetic algorithm we adopt is that some of the parameters in genetic operators such as selection, crossover and mutation have been improved. Finally, we compared and evaluated with another algorithm for the secondary prediction problem, such as dynamic programming algorithm.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn