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萤火虫Luc基因的克隆及生物信息学分析 下载：81 浏览：496

许勇 张忠东 李静 王红萍 王娟 胡倩 赵娜娜 《生物技术研究》 2020年11期

摘要:
克隆野生型虫荧光素酶(luciferase)基因(Luc)全长序列并对其进行生物信息学分析。[方法]以虫荧光素酶报告栽体p XP2 DNA为模板,应用PCR技术,获得萤火虫Luc基因目标条带并克隆到p GEM-T-Easy载体,利用CD search、Prot Param、Prot Scale和SOMPA等11种预测软件对其保守区域、一级结构、理化性质、空间结构及活性区域等进行预测分析。[结果]该酶由551个氨基酸残基组成,属于可溶性亲水蛋白。其二级结构主要由无规卷曲和α-螺旋组成。三级结构以6q2m.1的A链为模板进行同源建模,其活性区域由125个氨基酸残基构成,面积和体积分别为2 483.879?2和1 834.454?3。在该蛋白质的活性区域之外,筛选出38个具备引入二硫键条件的潜在位点。[结论]成功克隆了Luc基因,并对野生型虫荧光素酶进行了生物信息学分析预测,为进一步过定点突变提高虫荧光素酶的热稳定性奠定了理论基础。

基于改进二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法 下载：66 浏览：385

彭鹏1,2,3 倪志伟1,3 朱旭辉1,3 夏平凡1,3 《人工智能研究》 2020年5期

摘要:
针对数据降维和去冗问题,提出基于改进的二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法.首先,运用反向学习协同初始化种群,并基于Sigmoid变化函数的映射进行二进制编码,引入Lévy飞行位置更新策略,提出改进二元萤火虫群优化算法.再以邻域粗糙集作为评价准则,以改进算法作为搜索策略,进行属性约简.最后,通过在标准UCI数据集上的实验验证属性约简方法的有效性,并验证文中算法具有较优的收敛速度和精度.

基于混合改进GSO与GRNN并行集成学习模型 下载：82 浏览：404

简书强1 倪志伟2 李敬明3 朱旭辉2 倪丽萍2 《人工智能研究》 2019年6期

摘要:
针对萤火虫群优化算法(GSO)不稳定、收敛速度较慢与收敛精度较低等问题和广义回归神经网络(GRNN)的网络结构导致预测误差的特性,提出基于混合改进萤火虫群算法与广义回归神经网络并行集成学习模型,应用于雾霾预测.首先构建融合多种搜索策略的混合改进萤火虫群优化算法(HIGSO),并使用标准测试函数验证算法性能.然后结合HIGSO与引入扰动因子的GRNN模型,建立并行集成学习模型,并通过UCI标准数据集验证模型的有效性与可行性.最后将模型应用于北京、上海和广州地区的雾霾预测,进一步验证模型在雾霾预测中的性能.

基于MapReduce改进离散型萤火虫算法和多重分形的属性约简方法 下载：69 浏览：485

陆玉佳1 倪志伟1 朱旭辉1 许力分2 伍章俊2 《人工智能研究》 2018年11期

摘要:
针对大数据环境下属性约简问题,提出基于MapReduce改进离散型萤火虫算法(IDGSO)和多重分形(MFD)的属性约简方法.首先,通过对萤火虫个体的移动方式进行离散化改进,引入迁徙策略和高斯变异策略,避免陷入局部最优,并提出改进离散型萤火虫算法.然后,将IDGSO结合MFD应用于属性约简中.最后,针对大数据环境下属性约简问题,采用MapReduce编程模式,实现对IDGSO和MFD的并行化.在UCI数据集和实际气象数据集上的实验表明,文中算法约简性能较优,运行效率较快,具有较好的有效性和可行性.
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