基于数字信号处理的基因预测：原理、算法与应用

在生物信息学的前沿领域，基因预测扮演着至关重要的角色。随着分子生物学的发展，研究重心转向了DNA和蛋白质序列的深度分析，其核心任务涉及数据获取、存储、查询以及数据分析方法的创新。基因预测作为基因表达、调控、蛋白质结构解析和生物医学研究的关键支撑，它在后基因组时代起着基础性的作用，有助于揭示生命的进化过程和各种生命现象。 硕士研究生上官中山在天津大学的信号与信息处理专业中，针对基因预测这一主题进行了深入研究。论文以数字信号处理技术为工具，探索了基因外显子周期3特性的应用。外显子的长度和周期性被确认为影响基因预测精度的关键因素，通过滑动窗法，作者对基因预测的基本原理进行了分析，并通过仿真验证了这一观点。 在预测基因序列的同时，作者提出了一种新颖的预测外显子位置的快速算法，挑战了传统的滑动DFT（离散傅立叶变换）算法，对Goertzel算法进行了深化阐述，并通过对比这些算法的性能，优化了基因序列的预测。面对背景噪声问题，作者强调了选择具有高选择性的滤波器的重要性，分别探讨了陷波滤波器和多级滤波器的设计和实现，以提升预测的准确性。 为了进一步提高噪声抑制能力，论文还设计了FIR（有限 impulse response）窄带带通数字滤波器，应用于基因序列F56F11．4a的第一个外显子预测，实现了更为理想的结果。通过这种方法，作者不仅验证了数字信号处理在基因预测中的有效性，也为未来生物信息学的研究提供了新的思路和技术手段。 关键词涵盖了生物信息学、基因预测、外显子周期性行为、滤波器技术以及滑动DFT等核心概念，这篇硕士论文展示了作者在该领域的扎实理论基础和实践经验，为基因预测领域的数字化方法提供了一个有价值的贡献。