基于迭代函数的生物序列图形表示及其应用的中期报告.docx

基于迭代函数的生物序列图形表示及其应用的中期报告
本次中期报告的主要内容是关于基于迭代函数的生物序列图形表示及其应用的研究进展以及预期研究方向的介绍。
1.研究现状
生物序列图形表示是将生物序列转化为图形形式进行可视化展示的一种方法。迭代函数系统（IFS）是一种生成分形图形的算法，其具有自相似性和随机性等特点，因此被广泛应用于图像处理和生物信息学等领域。
在生物信息学领域，基于IFS的生物序列图形表示方法被用于描述基因组序列和蛋白质序列等生物序列的结构特征。根据序列特点，可以设计不同的IFS参数和图形展示方式，如字符IFS、碱基对IFS、局部匹配IFS等。
2.研究进展
目前，基于IFS的生物序列图形表示方法已经被应用于多个生物信息学问题的研究中。例如，可以用IFS图形表示分析基因组序列的复杂结构和进化关系，也可以用IFS图形表示进行基因家族分类和蛋白质亚细胞定位预测等。
此外，还有基于深度学习的生物序列图形表示方法出现，如序列嵌入网络、卷积神经网络等。这些方法在序列特征提取和分类任务中取得了不错的效果，并且有望成为基于IFS方法的有力补充。
3.预期研究方向
未来的研究方向可以从以下几个方面展开：
（1）研究不同IFS参数对生物序列图形表示的影响，提取更加有效的序列特征。
（2）探究基于IFS方法和深度学习方法的结合，实现更高效、准确的生物序列分类和亚细胞定位预测。
（3）开发基于生物序列图形表示的生物信息学软件工具，提高生物序列分析的可视化效果和交互性。
（4）探索新的生物序列图形化方法，例如基于图形思想的序列可视化方法，进一步拓展生物信息学的应用领域。
4.总结
基于IFS的生物序列图形表示方法有很高的可视化效果和生物学解释性，但其需要对IFS算法较为熟悉，且对序列顺序不敏感，不如深度学习方法具有建模和预测能力。我们应针对自己的研究问题灵活使用不同的方法，既要挖掘基于IFS方法的优势，也要探究深度学习方法的潜力，以期实现更好的生物信息学研究成果。