DNA计算及其在医学领域中的应用PDF电子书下载

本书面向生物计算的学科前沿，在现有DNA计算成果的基础上，从生命现象的本质特征来研究DNA计算的容错性、可复制性以及随机性，探讨了DNA计算在基因网络、自复制以及疾病检测中的应用，为DNA计算在生物医学领域上的应用提供研究思路。

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1 绪论 1

1.1 DNA计算概述 1

1.2 DNA计算研究现状 2

1.3 DNA计算的原理及其特点 5

1.3.1 DNA计算的原理 5

1.3.2 DNA计算的特点 6

1.4 DNA计算的分子操纵手段 7

1.4.1 变性 7

1.4.2 复性 8

1.4.3 剪切 8

1.4.4 绑结和连接 9

1.4.5 分离和测量长度 9

1.4.6 特异性检测 10

1.4.7 扩增（复制） 10

1.4.8 测序 11

1.4.9 合成 12

1.5 DNA计算的实现途径 12

1.5.1 基于试管的DNA计算 12

1.5.2 基于表面的DNA计算 13

1.5.3 基于芯片的DNA计算 13

2 多功能生物芯片反应装置 16

2.1 引言 16

2.2 芯片扫描系统 17

2.2.1 芯片扫描系统概述 18

2.2.2 自动定位芯片扫描系统 22

2.3 芯片电泳系统 25

2.3.1 芯片电泳的工作原理 25

2.3.2 多路芯片电泳系统 27

2.4 芯片PCR系统 28

2.4.1 芯片PCR概述 28

2.4.2 智能芯片PCR系统 29

2.5 智能芯片反应装置的实施 30

3 DNA计算模型 32

3.1 引言 32

3.2 模型 33

3.2.1 输入模块 33

3.2.2 运算模块 35

3.2.3 存储模块 35

3.2.4 输出模块 36

3.2.5 控制模块 36

3.3 数据结构 38

3.3.1 堆栈 38

3.3.2 队列 45

3.3.3 广义表 48

3.4 存储系统 53

3.4.1 存储载体 54

3.4.2 信息编码 55

3.5 运算系统 56

3.5.1 一位二进制进位加法 56

3.5.2 n位二进制串行加法 60

4 DNA遗传算法及其在癌症分类中的应用 61

4.1 引言 61

4.2 DNA遗传神经网络 62

4.2.1 遗传神经网络算法 62

4.2.2 GA优化BP网络的权值和阈值 63

4.2.3 基于GA-BPNN的特征选择 64

4.3 基于GA-BPNN的乳腺癌分类算法 65

4.3.1 方法 65

4.3.2 实验分析 68

5 随机DNA计算及在基因网络中的应用 71

5.1 引言 71

5.2 确定DNA有限状态自动机 71

5.3 不确定DNA有限状态自动机 73

5.4 DNA下推自动机在回文识别中的应用 75

5.4.1 接受回文语言的下推自动机 75

5.4.2 可自治DNA下推自动机实现 76

5.5 不确定DNA有限状态自动机在基因网络中的应用 81

5.5.1 基因表达的不确定有限状态自动机模型 81

5.5.2 不确定DNA有限状态自动机的实现 82

6 容错DNA计算及自修复机理 84

6.1 引言 84

6.2 DNA计算的自复制性 86

6.2.1 DNA片段自组装 86

6.2.2 二维DNA分子元胞自动机 87

6.3 DNA计算的可逆性 88

6.3.1 基于DNA计算的布尔电路 89

6.3.2 可逆容错门电路 89

6.3.3 基于DNA计算的可逆容错门电路 91

7 DNA计算在医学检测上的应用 93

7.1 引言 93

7.2 败血症基因芯片检测模型 93

7.2.1 采用的方法 94

7.2.2 实验步骤 95

7.3 基于DNA计算的疾病基因诊疗模型 95

参考文献 100

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