序列比对和分类在生物信息学和医学领域具有重要意义。通过对不同生物体的DNA、RNA和蛋白质序列进行比对和分类,可以提高科学家们对于生物体的进化、结构和功能的认知。同时,序列比对和分类也可以应用于疾病诊断和药物研发等领域,帮助医生和科学家们快速准确地诊断疾病和发现潜在的药物靶点。然而,随着高通量selleck Dinaciclib测序技术的发展,序列长度爆发性增长、基因差异性大等问题带来了新Oxidative stress biomarker的挑战,在生物多样性、基因组学和药物设计等领域研究也越来越凸显出序列比对和分类的重要性。由于序列比对应用的广泛性、计算的复杂性以及大规模的数据量和高维度的数据特征,对计算机性能提出了越来越高的要求,迫切需要高性能计算的支持。为此本文探讨使用混合机器学习算法解决病毒序列比对和分类的准确率问题,主要研究工作如下:(1)针对传统序列比对算法比对时间较长的问题,提出基于混合策略的无对齐病毒序列比对算法,简称C3AA。病毒基因长度过长并且长度不相等,导致传统算法难以快速有效地进行比对。C3AA采用了一种混合策略,首先对序列使用3-mers技术进行切分,然后根据四个核苷酸的性质赋予不同数值权重,根据核苷酸组成计算每个密码子和氨基酸的权重,结合氨基酸频率优化20维度的序列特征表示,最后利用这些特征向量对候选序列集进行病毒序列差异性分析和发育树构建。将C3AA与Clustal Omega,MAFFT,MUSCLE和Squiggle库呈现的2D效果进行比较,表明,C3AA在序列的发育树构建上,与传统方法的Robinson—Foulds差值为0;与clustal O的成对比对矩阵相关性系数达到了0.96。在保证分类准确率高的前提下,相较于传统方法进一步提高了比对的效率。表明,对于全基因组病毒序列的系统发育分析,该方法简单且比对速度快。(2)针对序列分类算法准确率低的Ceralasertib细胞培养问题,提出基于多机器学习算法混合的双编码病毒序列分类模型,简称EMLA。EMLA首先对数据集进行预处理,包括采用人工少数类过采样法对序列进行抽样和将数据集按照8:2的比例划分为训练集和测试集。EMLA分别采用了标签编码和K-mer编码两种特征编码方法,并结合CNN、LSTM、Bi LSTM、GRU和Bi GRU建立分类模型。通过多次试验和与前人模型的比较,并最终确定EMLA为最佳模型,其准确率最高达到了94.45%。基于混合机器学习的病毒序列比对和分类研究在生物信息学、计算机科学等领域具有广泛的价值。这些方法不仅有助于研究病毒序列的结构和功能,还可以为其他序列比对工作做出贡献。