生物信息分析算法-生物信息分析是什么意思

接下来为大家讲解生物信息分析算法，以及生物信息分析是什么意思涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

文章信息一览：

• 1、生物信息学算法导论的目录
• 2、生物信息分析的软件算法与计算设备硬件配置分析
• 3、生信(一)——截取reads的算法

生物信息学算法导论的目录

- O（n*log n），适用于如快速排序这样速度较快的排序算法；- O（n^2），适用于如选择排序这样速度较慢的排序算法；- O（n！），适用于如旅行商问题解决方案这样非常慢的算法。

霍红卫，1963年8月出生，博士。现为西安电子科技大学计算机学院教授。主要研究方向：算法分析与设计、并行与分布式计算、遗传算法、生物信息学中的优化算法。著作有：《算法设计与分析》、《并行分类算法》和《Exercises&Solutions on Algorithms》。

首先生物信息学也是计算机相关学科。凡是和编程和算法相关的专业，我觉得C语言是基础，是必须要学一学的。C语言能教给你的最重要的事情，就是让你对“计算机计算”这件事情有一个不错的了解。对计算机能做的事情充分掌握。

这样的算法包括简单查找； O（n*log n），这样的算法包括快速排序，一种速度较快的排序算法； O（n 2 ），这样的算法包括选择排序，一种速度较慢的排序算法； O（n！），这样的算法包括旅行商问题的解决方案，一种非常慢的的算法。

生物信息分析的软件算法与计算设备硬件配置分析

一些支持GPU加速的生物信息学软件，如GROMACS、CUDABLASTP等，能够利用GPU的强大计算能力来加速特定步骤的计算。计算设备硬件配置方面： 多核高性能CPU：生物信息分析需要处理大量的数据，因此多核高性能CPU是必需的。更多的CPU核心意味着可以并行处理更多的任务，从而提高整体计算效率。

计算特点上，生物信息分析涉及数据处理的预处理工作，通常在CPU上进行，但部分任务如深度学习算法可借助GPU加速。硬件配置上，推荐选择高性能多核CPU，如英特尔Xeon或AMD EPYC，大内存（128GB以上）和高速存储（固态硬盘），以及可能用于GPU加速的NVIDIA或AMD GPU。

计算环节主要包括数据处理与预处理、生物信息分析算法与工具开发。计算设备方面，高性能计算机或服务器配置要求包括多核高性能CPU、大容量内存、高速SSD硬盘、高性能GPU以及高速网络接口卡，推荐使用Linux操作系统。

学习生物信息学，需要配置怎样的电脑呢？首先，我们需要一台满足特定要求的计算机。硬件方面，至少需要4G的内存，更理想的是16G以上的内存；硬盘空间至少500G。考虑到RNA-seq数据通常约20G，加上分析结果可能达到50G，因此充足的硬盘空间是必要的。拥有越多越好，比如2TB，或者使用高速网络存储介质。

生信(一)——截取reads的算法

生信分析中，对reads的截取是关键步骤，以提高下游分析的准确性。主要策略有两种：Fixed-length-trimming和Phred-based-trimming。Fixed-length-trimming简单粗暴，直接去除固定长度的两端，但难以应对测序质量变化不均的情况。

简单来说这种算法就是将所有的reads拿出来，相互比对，找到重叠的reads，然后构建长的连续的contigs，最后再将contigs组在一起形成scaffolds。

在《生信（八）zlib库操作fq-gz文件》中，曾分享过使用zcat配合sed或awk精确查找特定reads的方法。然而，这些方法仅适用于reads只占4行的情况，对于超过4行的reads，可能会导致问题。为解决多行reads的查找问题，可以利用kseq.h和regex.h。

去除和保留vcf中指定样本：通过--keep和--remove参数，用户可以选择保留或删除特定样本的变异信息。 计算vcf文件的snp缺失率：使用--missing-indv和--missing-site参数，vcftools可以生成snp缺失率的统计文件。

有效序列质控及拼接：使用Trimmomatic软件按划框法截取低质量序列；使用FLASH软件根据PEreads之间的overlap关系，将reads拼接。 序列优化：对拼接好的序列进行质控过滤。因PCR扩增会引入非特异性扩增及模糊碱基/单碱基高重复区，还有一部分嵌合体。

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