Lion-AYAD算法：优化DNA蛋白质合成效能提升

"Lion-AYAD新算法是一种用于优化DNA蛋白质合成的创新方法，旨在提高合成过程的准确性和效率。该算法结合了智能生物信息分析技术，如狮子优化算法（LOA）、粒子群优化（PSO）、遗传算法（COA）、狼群优化（WOA）等，以及螺旋搜索和气泡网搜索机制，以改善搜索性能和减少执行时间。通过引入四个新特征，Lion-AYAD在五个阶段中逐步进行，包括DNA序列的初始化、搜索机制的增强、Yauld功能的应用、协同特征驱动的深度合成，以及最终的优化模型验证。这种方法特别适用于处理动态长度的DNA序列，展示出良好的鲁棒性，显著提高了合成过程的准确性和减少了执行时间。该研究发表于《埃及信息学杂志》，并且是开放获取的，遵循CC BY-NC-ND许可证。" 在生物信息学领域，DNA蛋白质合成是一个复杂的过程，涉及到DNA序列的解读和转化为蛋白质的步骤。传统的合成方法可能存在错误率高和耗时长的问题。Lion-AYAD算法通过模拟狮子的行为模式和引入其他优化算法的策略，有效地解决了这些问题。 首先，Lion-AYAD算法将DNA序列视为狮子种群的初始状态，利用狮子之间的距离和适应度来决定搜索方向。适应度评价是关键，因为它决定了搜索过程中哪些DNA序列更有可能产生有效的蛋白质合成路径。 其次，算法在第二阶段引入了四个新特征，其中一个特征是替换LOA的内核搜索机制，采用了泡泡网搜索的重复搜索，以增强搜索的精确性。这种方法可以更好地探索解决方案空间，减少搜索的盲目性，从而降低错误率。 第三阶段，通过Yauld功能进一步优化搜索过程，可能涉及了某种评估或调整策略，以确保搜索朝着更优解前进。 第四阶段，Lion-AYAD应用协同特征对DNA的活性序列进行深度合成。这意味着在将DNA分为三联体（编码蛋白质的基本单位）后，算法会基于特定规则对每个三联体进行优化，以生成最终的蛋白质。这种方法考虑了蛋白质合成的生物学规则，提高了合成的正确性。 最后，经过这些阶段，Lion-AYAD算法作为一个实用的优化模型得到验证，对不同长度的DNA序列具有很好的适应性，能够有效地处理动态变化的情况。通过减少执行时间和提高合成准确性，该算法为生物信息学研究和生物技术产业提供了有价值的工具，有助于推动DNA蛋白质合成技术的进步。