方法 :我们一方面对人IL_2、人IL_8、人IL_6 ,人GM_CSF、人G_CSF、人IL_1ra、人IL_9等全长cDNA序列及 5′末端局部序列与 16srRNA 3′端 +146 9——— +1482序列进行匹配性进行分析 ,寻找序列匹配性与表达效率间的关系 ;另一方面 ,对人IL_6、人GM_CSFcDNA 5′端序列进行沉默突变 ,增强其与 16srRNA 3′端 +146 9——— +1482序列间的匹配性 ,并克隆入pKpL4表达型质粒载体 ,通过大肠杆菌进行表达 ,实验验证序列匹配性与基因表达效率的关系。

一种高效的基于序列匹配的XML求解算法——SCALER+

基于序列匹配的代码克隆分析系统设计与实现

由于模型中各状态对应的观测值集合互不相交,模型训练中采用了运算量较小的的序列匹配方法,与传统的Baum-Welch算法相比,大大减小了训练时间。

对证券市场3个重要信息:成交量、时间、价格进行模糊化处理后,以5日平均价格线为建模主要工具,配合上述信息对股市一段时期的数据进行建模,通过序列匹配的方法用另一时期的数据对建模结果进行验证。

本文的查询方法首先把XML文档和XML查询按一定规则转换为序列,然后在这两个序列上进行子序列匹配,子序列匹配的结果再经过结构约束检查以得到最终的查询结果。

数据流上快速子序列匹配

针对数字趋势序列的子序列匹配问题,设计了DTW(Dynamic Time Warping)快速搜索算法。

提出了基于移动均值的索引来解决子序列匹配中的"ε-查询"问题:提出并证明了基于移动均值的缩距定理和缩距比关系定理,后者具有很好的"裁减"能力,可以在相似查询时淘汰大部分不符合条件的候选时间序列,从而达到快速相似查找的目的;引入了由Jagadish等人提出的BATON~*-树,并在此基础上适当修改,建立了MABI索引,极大地加快了相似查询过程;最后,在一个股票交易数据集上进行了实验,证明了MABI索引的良好性能。