基因序列分析word版
南开大学数学院“学而思”杯数学建模比赛
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A 题：基因序列分析
摘要
本文通过对比HIV病毒基因序列，找出不同阶段的DNA基因序列的异同，进而分析基因位点的相关性，从而对比找出HIV病毒基因序列中较为重要的位点，为HIV病毒研究提供更多的研究方法与思路。
针对问题一：我们利用点矩阵分析及统计各碱基含量的百分比的方法，对比两文件中具有相同序列名的基因序列及具有不同序列名的基因序列，找出两者的异同，得出结论。两者的相似性表现在：同名序列具有子序列关系，不同名序列具有相当的相似性，各种碱基的含量具有稳定性。两者的不同点表现在：基因规模有很大差异，不同名序列出现了具有突变特点的基因序列差异。
针对问题二：我们首先利用DNAwalk法对HIV病毒基因序列位点进行分析，在分析的过程中发现由于基因和基因组序列中存在着高度的不均一性，即不同位置的碱基密度存在着很大的差异，因而DNAwalk法不太适合基因序列的分析，转而使用DFA模型对HIV 基因的相关性进行分析和度量，得出了与DNAwalk模型相同的结论。
针对问题三：在前两问的分析基础上，结合前两问的分析结果及HIV病毒高度变异性的特点，我们得出重要的基因位点应满足下列条件：1、该基因位点位于Ⅱ基因序列，2、该基因位点所在序列的序列名应不同于Ⅰ中的序列名，3、该基因位点在问题二的分析中具有较高的相关性。
关键字：矩阵分析 DNAwalk DFA模型
问题重述
人类免疫缺陷病毒(Human Immunodeficiency Virus，HIV)，简称艾滋病病毒，会造成人类免疫系统的缺陷, 导致艾滋病（AIDS）. HIV基因组翻译成蛋白的过程相对复杂, 它会重复交叉使用某些基因片段。病毒序列在进化和传播的过程中主要是envelope 基因变化很快。详细描述可见HIV的生活史。由于现有的抗艾滋病病毒药对HIV无法根治，因此就将“责任”归咎高变异性. 目前, 很多的HIV序列已经被测定出来, 附件给出了一些HIV的序列. 我们试图通过对HIV序列的分析来断定这些序列上哪些位置比较重要, 从而给艾滋病的研究一些帮助. 例如, 某些位置上的突变可能会影响到HIV的传播机制, 如果我们瞄准这些位置设计药物, 可能会对艾滋病的传播起到抑制作用.
HIV基因组序列大约长10k，HIV1_GENOME_DNA.fasta包含了1400余条基因组的序列，因为在序列突变的过程中，有一些核酸会消失，这些消失的核酸在文件中使用”-“来表示。表示此处发生了一次删除突变。也就是说, 文件中所有序列都是”对齐”的. 这样, 我们可以知道这些序列中某一个特定位点上核酸的分布情况. 另外，HIV基因组中包含了若干个编码蛋白质的基因，编码后的蛋白质可以行使病毒传播，致病等功能。HIV1_ENV_DNA.fasta是其中一个编码蛋白质基因的序列，HIV1_ENV_PRO.fasta是编码后的蛋白序列。它们同样是已经比对好的。基于以上说明，我们来分析如下问题：
(1)对于HIV1_ENV和HIV_GENOME的DNA序列，构造数学方法对序列的位点进行分析，
指出这两者之间的异同。
(2)HIV序列位点之间或者某些位点之间是否存在相关性？如果存在，那么如何去度
量这种相关性？
(3)对这些序列进行进一步的分析，找到你认为的HIV中较为重要的位点，并说明这
些位点为什么重要。
知识背景
本文通过对HIV病毒的基因信息进行分析，从而得出HIV病毒基因中比较重要的位点，由于本问题专业性较强，所以我们将先对其中相关知识做出阐述：
1、名词解释：
基因组：Genome,生物所携带的遗传信息的总和，即单倍体细胞中包括编码序列和非编码序列在内的全部DNA分子。
基因位点：基因在染色体上占有的特定位置。
染色体：由脱氧核糖核苷酸、蛋白质和少量核糖核酸组成的线状或棒状物，是生物主要遗传物质的载体。因是细胞中可被碱性染料着色的物质而得名。
核糖体：结合着辅助蛋白质因子的多个核糖体RNA(rRNA)亚基组成的细胞器。
碱基：指嘌呤和嘧啶的衍生物，是核酸、核苷、核苷酸的成分。
2、一般细胞遗传信息传递相关原理
DNA转录成RNA，RNA再被翻译成蛋白质执行相应的功能。DNA碱基的序列决定了蛋白质的结构，但DNA并非直接翻译成蛋白质，基因组DNA先通过转录生成信使RNA(mRNA)，单链的mRNA随后将离开细胞核，指导蛋白质的合成。这一过程称为翻译，由核糖体负责完成。构成蛋白质的20种氨基酸通过转运RNA（tRNA）的作用到达核糖体，在核糖体的作用下，mRNA分子的核苷酸序列被翻译成相应的氨基酸，形成肽键。
一条DNA链经过一个被称为转录的复制过程，合成前体RNA转录本，除了将胸腺嘧啶（T）替换为尿嘧啶（U）。这条RNA是与DNA编码链完全等同的。然后，RNA上的非编码部分（内含子）被称为剪接的过程切除。进而通过5’端加帽和3’端加尾作用被修饰，生成信使RNA(mRNA), mRNA被转移到细胞质中，在这里它将被核糖体翻译成蛋白质。
3、关
于逆转录病毒
逆转录病毒的遗传信息不是存录在脱氧核糖核酸（DNA）上，而是存录在核糖核酸（RNA）上。在感染受害细胞时，逆转录病毒首先将RNA逆转录为DNA，然后将这段逆转录基因插入到细胞基因中。由细胞的转录机构转换为病毒的蛋白质和RNA。逆转录病毒通常携带着病毒特异性的逆转录酶，这种酶可以将RNA逆转录合成为DNA。
4、HIV遗传信息传递原理
HIV病毒是一种逆转录病毒，因此HIV病毒的RNA要先经过逆转录的过程合成对应的DNA，这个过程是有序的高度复杂的过程。但是HIV病毒的逆转录过程并不像DNA转录成RNA那样忠于原有信息，而是带有较高的突变机率，也就是说逆转录出的DNA所携带的遗传信息较原来的病毒发生了一定的变化。
HIV外层是类脂为主的包膜，包膜上镶嵌着许多糖蛋白。当它进入人体后，其外膜上的糖蛋白可专门识别T淋巴细胞表面的受体并与之结合。HIV基因组进入T淋巴细胞，蛋白质衣壳遭受酶解。在逆转录酶的作用下，以HIV的RNA为膜板，一条与RNA互补的DNA单链被合成。新DNA又成为另一条互补DNA链的合成膜板，如此便产生互补的双链DNA。该双链DNA片断进入细胞核，与宿主细胞的染色体基因组整合在一起，成为前病毒RNA，感染进入潜伏期。当被感染的细胞激活时，前病毒DNA便开始转录生成新的RNA 片断，同时合成外壳蛋白等。在宿主细胞中，新合成的RNA、逆转录酶即蛋白质等有装配成更多的病毒颗粒，它们以出芽的方式从宿主细胞中释放出来，又去攻击其他的T淋巴细胞。
符号说明
1、Ⅰ（B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455）：
HIV1_GENOME_DNA文件中名为B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455的序列
2、Ⅱ（B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455）：
HIV1_ENV_DNA文件中名为B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455的序列
3、Ⅲ（B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455）：
HIV1_ENV_PRO.文件中名为B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455的序列
4、Ⅰ：HIV1_GENOME_DNA
5、Ⅱ：HIV1_ENV_DNA
6、Ⅲ：HIV1_ENV_PRO.
其余序列可类似表示。
模型分析
问题一：
由知识背景可以知道HIV病毒的高度变异性来自RNA的逆转录过程的较高的突变机率，而Ⅰ是1400余条基因组的序列，Ⅱ是一个编码蛋白质基因的序列，Ⅲ是Ⅱ编码后的蛋白序列。同时，病毒的传播主要是由蛋白质完成的，因此只有编码蛋白质的序列才是有效的。另一方面，可以观察到无论是Ⅰ或是Ⅱ中的序列名（例如：B.FR.83.HXB2_LAI_IIIB_BRU.K03455）均是专业的序号，因此可认为是该序列的名称。通过对比可以发现Ⅰ和Ⅱ中的序列名不尽相同，因此在此问题中，我们将通过对比具有相同序列名的基因序列及具有不同序列名的基因序列找出两者的异同。
问题二：
目前DNA序列相关性结构的全部特征的研究可以说是数学的，其研究也主要是指统计相关性，当且仅当两个事件的联合概率不等于各个事件的概率之积时，两事件才有统计相关性。数学方向上的研究者将DNA序列看做一串符号，它的相关性结构可通过所有可能的碱基对相关函数或相应的功率谱刻划。同时，我们可将DNA序列的变化视为符号序列的修改。在基因和基因组序列中，存在着高度的不均一性，即各个位置的碱基分布存在着很大的差异。通过基于熵的分割算法，可以将序列分割为较均一的子序列，即可对DNA序列中的这种不均一性进行定量的分析和研究。我们将通过分析DNAwalk及DFA 模型对HIV序列位点之间的相关性进行度量与分析。
问题三：
通过问题一和问题二的分析和研究，我们可以知道序列的相关性及Ⅰ和Ⅱ的对比结果，鉴于HIV病毒的高变异性，我们可以知道HIV病毒的致病基因应该是处于变异后的基因序列之中，因此我们的讨论重点在于Ⅱ不同于Ⅰ的序列，寻找其中相关性较高的位点，这些位点就可视为是比较重要的位点。
模型求解
问题一：
一、通过点矩阵分析两序列的异同。
本方法原理：利用矩阵图法做图。
矩阵图法：矩阵图法就是从多维问题的事件中，找出成对的因素，排列成矩阵图，然后根据矩阵图来分析问题，利用数学上矩阵的形式表示因素间的相互关系，从
中探索问题所在并得出解决问题的设想。
方法：将两条待比较的序列分别放在矩阵的两个轴上，一条在X轴上，从左到右，另一条在Y轴上，从下往上，如图1所示。
图1
当对应的行与列的序列字符匹配时，则在矩阵对应的位置做出“点”标记。逐个比较所有的字符对，最终形成点矩阵。
可能存在的几种情况：
1、如果两条序列存在相同的子串，则对于每一个相同的子串对，有一条与对角线平行的
由标记点所组成的斜线，如图2中的斜线代表具有相同的子串“ATCC”：
图2
2、两条互为反向的序列，则在反对角线方向上有标记点组成的斜线，如图3所示：
图3
3、对于矩阵标记图中非重叠的与对角线平行斜线，可以组合起来，形成两条序列的一种
比对。在两条子序列的中间可以插入符号“-”，表示插入空位字符。在这种对比之下分析两条序列的相似性，如图4所示。找两条序列的最佳比对（对应位置等同字符最多），实际上就是在矩阵标记图中找非重叠平行斜线最长的组合。
图4
下面我们用这种方法对问题一进行分析：
由于序列中的碱基数目过多，我们将序列用BioEdit软件翻译成氨基酸序列再进行对比。为了证明利用矩阵图法对氨基酸序列依然有效，我们将同一序列与自身进行对比，得到如下图形（图5）：
图5
由此可看出矩阵图法对氨基酸序列依然有效，且两序列进行比较后出现如图5的斜线，则表示两序列有相同的部分。在此基础上我们对以下问题进行研究：
1、对在Ⅰ和Ⅱ中序列名相同的基因序列进行比对：
图6
2、对在Ⅰ和Ⅱ中序列名不相同的基因序列进行比对：
图7
下面我们将图6，图7细化比较：
图6-A
图7-A
分别将三个部分进行对比：
图5-1表示与自身比对的第一部分图像，以此类推；
图6-1表示同名序列对比的第一部分图像，以此类推；
图7-1表示异名序列对比的第一部分图像，以此类推；
第一部分：
图5-1图6-1 图7-1 第二部分：
图5-2
图6-2 图
7-2
第三部分：
图5-3
图6-3
图7-3
通过图像的直观分析，
我们可以认为Ⅱ与Ⅰ的同名
序列是Ⅰ的一个连续的子序列；而不同名的序列Ⅱ不为Ⅰ的一个连续的子列。由此我们可以认为Ⅰ与Ⅱ的相同点在于Ⅱ与Ⅰ的同名序列具有子序列的关系。而Ⅰ与Ⅱ也具有大量的不同名的序列，从图像的比对中我们可以发现即使是不同名的序列，他们的序列也具有相当的相似性，可以认为是由于HIV的高度变异性造成的。与此同时，Ⅰ中的基因序列规模远远大于Ⅱ，表明Ⅰ中DNA序列中的碱基并不完全编码蛋白质，有基因的缺失突变，这与实际理论符合，说明这样的分析具有一定的合理性。
在以上分析的基础上，我们统计出Ⅰ与Ⅱ相同的序列共有1281条，Ⅰ特有的序列共有215条，Ⅱ特有的序列共有1050条。
二、通过各种碱基含量分析两序列的异同。
DNA序列是由各种碱基（A、T、G、C）构成的，我们将通过统计Ⅰ与Ⅱ中同名及异名的基因序列的各种碱基的含量的百分比分析两序列的异同。将上述方法中找到的三类序列（同名序列、Ⅰ特有序列、Ⅱ特有序列）分别进行编号，从三类序列中分别随机抽取5组数据，使用BioEdit软件可统计得如下数据：
序列名称所属
文件
腺嘌呤
（A）%
胞嘧啶
(C)%
鸟嘌呤
(G)%
胸腺嘧啶
（T）%
A1.KE.97.ML752.AY322193Ⅱ34.5117.6723.3824.44 A1.KE.97.ML752.AY322193Ⅰ35.6917.7924.2322.29
B.JP.04.DR6175.AB480694Ⅰ35.1518.1124.3922.35 B
https://www.sodocs.net/doc/247110839.html,.98.YNRL9828.AY967805Ⅱ34.3816.9424.3424.34
https://www.sodocs.net/doc/247110839.html,.02.L861P.FJ469748Ⅱ34.3517.5623.3424.75
https://www.sodocs.net/doc/247110839.html,.02.L861P.FJ469748Ⅰ36.1917.7923.8422.18
C.ZM.03.ZM246F_flA10.FJ496186Ⅰ36.0317.3224.2422.41
https://www.sodocs.net/doc/247110839.html,.04.UNC5283_17.EF593273Ⅱ35.1116.7123.5024.69
C.ZA.02.02ZAPS001MB1.DQ275648Ⅱ35.5516.6923.2124.56 C.ZA.02.02ZAPS001MB1.DQ275648Ⅰ36.2217.4724.2022.11 01_AE.VN.98.98VNND15.FJ185235Ⅰ36.6117.2423.8422.31
【SPSS看统计学】之时间序列预测Word版
时间序列预测技术 下面看看如何采用SPSS软件进行时间序列的预测 我们通过案例来说明： 假设我们拿到一个时间序列数据集：某男装生产线销售额。一个产品分类销售公司会根据过去 10 年的销售数据来预测其男装生产线的月销售情况。 现在我们得到了10年120个历史销售数据，理论上讲，历史数据越多预测越稳定，一般也要24个历史数据才行！ 大家看到，原则上讲数据中没有时间变量，实际上也不需要时间变量，但你必须知道时间的起点和时间间隔。
当我们现在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！ 这时候你要决定你的时间序列数据的开始时间，时间间隔，周期！在我们这个案例中，你要决定季度是否是你考虑周期性或季节性的影响因素，软件能够侦测到你的数据的季节性变化因子。
定义了时间序列的时间标记后，数据集自动生成四个新的变量：YEAR、QUARTER、MONTH和DATE（时间标签）。 接下来：为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。另外，我们需要弄清以下几点： ?此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？ ?此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？
这时候我们就可以看到时间序列图了！ 我们看到：此序列显示整体上升趋势，即序列值随时间而增加。上升趋势似乎将持续，即为线性趋势。此序列还有一个明显的季节特征，即年度高点在十二月。季节变化显示随上升序列而增长的趋势，表明是乘法季节模型而不是加法季节模型。 此时，我们对时间序列的特征有了大致的了解，便可以开始尝试构建预测模型。时间序列预测模型的建立是一个不断尝试和选择的过程。 了三大类预测方法：1-专家建模器，2-指数平滑法，3-ARIMA
《时间序列分析》案例
《时间序列分析》案例案例名 称：时间序列分析在经济预测中的应用内容要 求：确定性与随机性时间序列之比较设计作 者：许启发，王艳明 设计时 间：2003年8月
案例四：时间序列分析在经济预测中的应用 一、案例简介 为了配合《统计学》课程时间序列分析部分的课堂教学，提高学生运用统计分析方法解决实际问题的能力，我们组织了一次案例教学，其内容是：对烟台市的未来经济发展状况作一预测分析，数据取烟台市1949—1998年国内生产总值（GDP）的年度数据，并以此为依据建立预测模型，对1999年和2000年的国内生产总值作出预测并检验其预测效果。国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，是反映国民经济活动最重要的经济指标之一，科学地预测该指标，对制定经济发展目标以及与之相配套的方针政策具有重要的理论与实际意义。在组织实施时，我们首先将数据资料印发给学生，并讲清本案例的教学目的与要求，明确案例所涉及的教学内容；然后给学生一段时间，由学生根据资料，运用不同的方法进行预测分析，并确定具体的讨论日期；在课堂讨论时让学生自由发言，阐述自己的观点；最后，由主持教师作点评发言，取得了良好的教学效果。 经济预测是研究客观经济过程未来一定时期的发展变化趋势，其目的在于通过对客观经济现象历史规律的探讨和现状的研究，求得对未来经济活动的了解，以确定社会经济活动的发展水平，为决策提供依据。 时间序列分析预测法，首先将预测目标的历史数据按照时间的先后顺序排列，然后分析它随时间的变化趋势及自身的统计规律，外推得到预测目标的未来取值。它与回归分析预测法的最大区别在于：该方法可以根据单个变量的取值对其自身的变动进行预测，无须添加任何的辅助信息。 本案例的最大特色在于：它汇集了统计学原理中的时间序列分析这一章节的所有知识点，通过本案例的教学，可以把不同的时间序列分析方法进行综合的比较，便于学生更好地掌握本章的内容。 二、案例的目的与要求 （一）教学目的 1．通过本案例的教学，使学生认识到时间序列分析方法在实际工作中应用的必要性和可能性； 2．本案例将时间序列分析中的水平指标、速度指标、长期趋势的测定等内容有机的结合在一起，以巩固学生所学的课本知识，深化学生对课本知识的理解； 3．本案例是对烟台市的国内生产总值数据进行预测，通过对实证结果的比较和分析，使学生认识到对同一问题的解决，可以采取不同的方法，根据约束条件，从中选择一种合适的预测方法； 4．通过本案例的教学，让学生掌握EXCEL软件在时间序列分析中的应用，对统计、计量分析软件SPSS或Eviews等有一个初步的了解； 5．通过本案例的教学，有助于提高学生运用所学知识和方法分析解决问题的能力、合作共事的能力和沟通交流的能力。 （二）教学要求 1．学生必须具备相应的时间序列分析的基本理论知识； 2．学生必须熟悉相应的预测方法和具备一定的数据处理能力； 3．学生以主角身份积极地参与到案例分析中来，主动地分析和解决案例中的问题； 4．在提出解决问题的方案之前，学生可以根据提供的样本数据，自己选择不同的统计分析方法，对这一案例进行预测，比较不同预测方法的异同，提出若干可供选择的方案； 5．学生必须提交完整的分析报告。分析报告的内容应包括：选题的目的及意义、使用数据的特征及其说明、采用的预测方法及其优劣、预测结果及其评价、有待于进一步改进的思路或需要进一步研究的问题。 三、数据搜集与处理 时间序列数据按照不同的分类标准可以划分为不同的类型，最常见的有：年度数据、季度数据、月度数据。本案例主要讨论对年度数据如何进行预测分析。考虑到案例设计时的侧重点，本案例只是对烟
时间序列分析报告word版
第2章 时间序列的预处理 拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。根据检验的结果可以将序列分为不同的类型，对不同类型的序列我们会采用不同的分析方法。 2.1 平稳性检验 2.1.1 特征统计量 平稳性是某些时间序列具有的一种统计特征。要描述清楚这个特征，我们必须借助如下统计工具。 一、概率分布 数理统计的基础知识告诉我们分布函数或密度函数能够完整地描述一个随 机变量的统计特征。同样，一个随机 变量族的统计特性也完全由它们的联 合分布函数或联合密度函数决定。 对于时间序列{t X ，t ∈T }，这样来定义它的概率分布： 任取正整数m ，任取m t t t ，， ，?21∈T ，则m 维随机向量（m t t t X X X ，，，?21）’的联合概率分布记为），，，（m t t t x x x F m ??21,,,21，由这些有限维分布函数构成的全体。 {），，，（m t t t x x x F m ??21,,,21，?m ∈正整数，?m t t t ，，，?21∈T } 就称为序列{t X }的概率分布族。 概率分布族是极其重要的统计特征描述工具，因为序列的所有统计性质理论上都可以通过 概率分布推测出来，但是概率分布族的重要 性也就停留在这样的理论意义上。在实际应 用中，要得到序列的联合概率分布几乎是不 可能的，而且联合概率分布通常涉及非常复 杂的数学运算，这些原因使我们很少直接使 用联合概率分布进行时间序列分析。 二、特征统计量 一个更简单、更实用的描述时间序列统计特征的方法是研究该序列的低阶矩，特别是均值、方差、自协方差和自相关系数，它们也被称为特征统计量。 尽管这些特征统计量不能描述随机序列全部的统计性质，但由于它们概率意义明显，易于计算，而且往往能代表随机 序列的主要概率特征，所以我们对时间序列进行分析，主要就是通过分析这些统计量的统计特性，推断出随机序列的性质。 1.均值 对时间序列{t X ，t ∈T }而言，任意时刻的序列值t X 都是一个随机变量，都有它自己的概率分布，不妨记为)(x F t 。只要满足条件 ∞
(完整word版)时间序列分析考试卷及答案
1 页（共 4 页） 考核课程 时间序列分析（B 卷） 考核方式 闭卷 考核时间 120 分钟 注：B 为延迟算子，使得1-=t t Y BY ；?为差分算子，1--=?t t t Y Y Y 。 一、单项选择题（每小题3 分，共24 分。） 1. 若零均值平稳序列{}t X ，其样本ACF 和样本PACF 都呈现拖尾性，则对{}t X 可能建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1) 2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图，则恰当的模型是（ B ）。 A. )1(MA B.)1(AR C.)1,1(ARMA D.)2(MA 3. 考虑MA(2)模型212.09.0--+-=t t t t e e e Y ，则其MA 特征方程的根是（ C ）。 （A ）5.0,4.021==λλ （B ）5.0,4.021-=-=λλ （C ）5.2221==λλ， （D ） 5.2221=-=λλ， 4. 设有模型112111)1(----=++-t t t t t e e X X X θφφ，其中11<φ，则该模型属于（ B ）。 A.ARMA(2,1) B.ARIMA(1,1,1) C.ARIMA(0,1,1) D.ARIMA(1,2,1) 5. AR(2)模型t t t t e Y Y Y +-=--215.04.0，其中64.0)(=t e Var ，则=)(t t e Y E （ B ）。 A.0 B.64.0 C. 1 6.0 D. 2.0 6.对于一阶滑动平均模型MA(1): 15.0--=t t t e e Y ，则其一阶自相关函数为( C )。 A.5.0- B. 25.0 C. 4.0- D. 8.0 7. 若零均值平稳序列{}t X ?，其样本ACF 呈现二阶截尾性，其样本PACF 呈现拖尾性，则可初步认为对{}t X 应该建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.)2,1(IMA C.)1,2(ARI D.ARIMA(2,1,2) 8. 记?为差分算子，则下列不正确的是（ C ）。 A. 12-?-?=?t t t Y Y Y B. 212 2--+-=?t t t t Y Y Y Y C. k t t t k Y Y Y --=? D. t t t t Y X Y X ?+?=+?） ( 二、填空题（每题3分，共24分）； 1. 若{}t Y 满足： 1312112---Θ-Θ--=??t t t t t e e e e Y θθ， 则该模型为一个季节周期为=s __12____的乘法季节s ARIMA )1,1_,0(_)1_,1_,0(?模型。
Eviews时间序列分析实例
Eviews 时间序列分析实例 时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式， 绍。通过第七章的学习，读者了解了什么是时间序列, 、指数平滑法实例 所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明显函数规 律，但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。 由于其他很多分析方法都不具有这种 特点，指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。 (―)一次指数平滑 一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法非常简单， 甚至只要样本末期的 平滑值，就可以得到预测结果。 一次指数平滑的特点是： 能够跟踪数据变化。 这一特点所有指数都具有。 预测过程中添 加最新的样本数据后， 新数据应取代老数据的地位， 老数据会逐渐居于次要的地位， 直至被 淘汰。这样，预测值总是反映最新的数据结构。 一次指数平滑有局限性。第一，预测值不能反映趋势变动、季节波动等有规律的变动； 第二，这种方法多适用于短期预测， 而不适合作中长期的预测；第三， 由于预测值是历史数 据的均值，因此与实际序列的变化相比有滞后现象。 指数平滑预测是否理想，很大程度上取决于平滑系数。 Eviews 提供两种确定指数平滑 系数的方法：自动给定和人工确定。 选择自动给定，系统将按照预测误差平方和最小原则自 动确定系数。如果系数接近 1，说明该序列近似纯随机序列，这时最新的观测值就是最理想 的预测值。 出于预测的考虑，有时系统给定的系数不是很理想， 用户需要自己指定平滑系数值。平 滑系数取什么值比较合适呢？ 一般来说，如果序列变化比较平缓，平滑系数值应该比较小， 比如小于0.1; 如果序列变化比较剧烈， 平滑系数值可以取得大一些， 如0.3?0.5。若平滑系 数值大于0.5才能跟上序列的变化，表明序列有很强的趋势，不能采用一次指数平滑进行预 测。 ［例1］某企业食盐销售量预测。现在拥有最近连续 30个月份的历史资料(见表 I ), 试预测下一月份销售量。 表 某企业食盐销售量 单位：吨 解：使用对数据进行分析，第一步是建立工作文件和录入数据。有关操作在本 理和一些分析实例。本节的主要内容是说明如何使用 Eviews 软件进行分析。 本书第七章对它进行了比较详细的介 并接触到有关时间序列分析方法的原
DNA序列比对同源性分析图解BLAST
1、进入网页：https://www.sodocs.net/doc/247110839.html,/BLAST/ 2、点击Search for short, nearly exact matches 3、在search栏中输入引物系列： 注：文献报道ABCG2的引物为5’-CTGAGATCCTGAGCCTTTGG-3’; 5’-TGCCCATCACAACATCATCT-3’ （1）输入方法可先输入上游引物，进行blast程序，同样方法在进行下游引物的blast程序。 这种方法叫繁琐，而且在结果分析特异性时要看能与上游引物的匹配的系列，还要看与下游引物匹配的系列——之后看两者的交叉。
（2）简便的做法是同时输入上下游引物：有以下两种方法。输入上下游引物系列都从5’——3’。 A、输入上游引物空格输入下游引物 B、输入上游引物回车输入下游引物 4、在options for advanced blasting中： select from 栏通过菜单选择Homo sapiens Expect后面的数字改为10
5、在format中： select from 栏通过菜单选择Homo sapiens Expect后面的数字填上0 10
6、点击网页中最下面的“BLAST！” 7、出现新的网页，点击Format！
8、等待若干秒之后，出现results of BLAST的网页。该网页用三种形式来显示blast的结果。（1）图形格式： 图中①代表这些序列与上游引物匹配、并与下游引物互补的得分值都位于40～50分 图中②代表这些序列与上游引物匹配的得分值位于40～50分，而与下游引物不互补 图中③代表这些序列与下游引物互补的得分值小于40分，而与上游引物不匹配 通过点击相应的bar可以得到匹配情况的详细信息。
多元时间序列建模分析(DOC)
应用时间序列分析实验报告
实验过程记录（含程序、数据记录及分析和实验结果等）：时序图如下： 单位根检验输出结果如下： 序列x的单位根检验结果： 序列y的单位根检验结果： 序列y和序列x之间的相关图如下：
残差序列自相关图： 自相关图显示。延迟6阶之后自相关系数都在2倍标准差范围之内，可以认为残差序列平稳。 对残差序列进行2阶自相关单位根检验，检验结果显示残差序列显著平稳，如下图：残差序列单位根检验结果： 残差序列平稳，说明序列Y与序列X之间具有协整关系，我可以大胆的在这两个
序列之间建立回归模型而不必担心虚假回归问题。 考察残差序列白噪声检验结果，如下图： 残差序列白噪声检验结果： 输出结果显示，延迟各阶LB 统计量的P 值都大于显著水平0.05，可以认为残差序列为白噪声检验结果，结束分析。 出口序列拟合的模型为：lnx t ~ARIMA(1,1,0),具体口径为： 1 ln 0.1468910.38845t t x B ε?=+- 进口序列拟合的模型为 lny t ~ARIMA(1,1,0) ，具体口径为： 1 ln 0.1467210.36364 t t y ε?=+- lny t 和lnx t 具有协整关系。 协整模型为： 1ln 0.99179ln 0.69938t t t t y x εε-=+- 误差修正模型为： 1ln 0.9786ln 0.22395t t t y x ECM -?=?- SAS 程序如下： data example6_4; input x y@@; t=_n_; cards ; 1950 20.0 21.3 1951 24.2 35.3 1952 27.1 37.5 1953 34.8 46.1 1954 40.0 44.7 1955 48.7 61.1 1956 55.7 53.0 1957 54.5 50.0 1958 67.0 61.7 1959 78.1 71.2 1960 63.3 65.1 1961 47.7 43.0 1962 47.1 33.8 1963 50.0 35.7 1964 55.4 42.1 1965 63.1 55.3 1966 66.0 61.1
核酸和蛋白质序列分析
核酸和蛋白质序列分析 在获得一个基因序列后，需要对其进行生物信息学分析，从中尽量发掘信息，从而指导进一步的实验研究。通过染色体定位分析、内含子／外显子分析、ORF分析、表达谱分析等，能够阐明基因的基本信息。通过启动子预测、CpG 岛分析和转录因子分析等，识别调控区的顺式作用元件，可以为基因的调控研究提供基础。通过蛋白质基本性质分析，疏水性分析，跨膜区预测，信号肽预测，亚细胞定位预测，抗原性位点预测，可以对基因编码蛋白的性质作出初步判断和预测。尤其通过疏水性分析和跨膜区预测可以预测基因是否为膜蛋白，这对确定实验研究方向有重要的参考意义。此外，通过相似性搜索、功能位点分析、结构分析、查询基因表达谱聚簇数据库、基因敲除数据库、基因组上下游邻居等，尽量挖掘网络数据库中的信息，可以对基因功能作出推论。上述技术路线可为其它类似分子的生物信息学分析提供借鉴。本路线图及推荐网址已建立超级链接，放在北京大学人类疾病基因研究中心网站 （https://www.sodocs.net/doc/247110839.html,/science/bioinfomatics.htm）,可以直接点击进入检索网站。 下面介绍其中一些基本分析。值得注意的是，在对序列进行分析时，首先应当明确序列的性质,是mRNA序列还是基因组序列？是计算机拼接得到还是经过PCR扩增测序得到？是原核生物还是真核生物？这些决定了分析方法的选择和分析结果的解释。 （一）核酸序列分析 1、双序列比对（pairwise alignment） 双序列比对是指比较两条序列的相似性和寻找相似碱基及氨基酸的对应位置，它是用计算机进行序列分析的强大工具，分为全局比对和局部比对两类，各以Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法为代表。由于这些算法都是启发式（heuristic）的算法，因此并没有最优值。根据比对的需要，选用适当的比对工具，在比对时适当调整空格罚分（gap penalty）和空格延伸罚分（gap extension penalty），以获得更优的比对。 除了利用BLAST、FASTA等局部比对工具进行序列对数据库的搜索外，我们还推荐使用EMBOSS软件包中的Needle软件 （http://bioinfo.pbi.nrc.ca:8090/EMBOSS/），和Pairwise BLAST
(完整word版)时间序列分析考试卷及答案 (2)
考核课程 时间序列分析（B 卷） 考核方式 闭卷 考核时间 120 分钟 注：B 为延迟算子，使得1-=t t Y BY ；?为差分算子，。 一、单项选择题（每小题3 分，共24 分。） 1. 若零均值平稳序列{}t X ，其样本ACF 和样本PACF 都呈现拖尾性，则对{}t X 可能建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1) 2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图，则恰当的模型是（ B ）。 A. )1(MA B.)1(AR C.)1,1(ARMA D.)2(MA 3. 考虑MA(2)模型212.09.0--+-=t t t t e e e Y ，则其MA 特征方程的根是（ C ）。 （A ）5.0,4.021==λλ （B ）5.0,4.021-=-=λλ （C ）5.2221==λλ， （D ） 5.2221=-=λλ， 4. 设有模型112111)1(----=++-t t t t t e e X X X θφφ，其中11<φ，则该模型属于（ B ）。 A.ARMA(2,1) B.ARIMA(1,1,1) C.ARIMA(0,1,1) D.ARIMA(1,2,1) 5. AR(2)模型t t t t e Y Y Y +-=--215.04.0，其中64.0)(=t e Var ，则=)(t t e Y E （ B ）。 A.0 B.64.0 C. 1 6.0 D. 2.0 6.对于一阶滑动平均模型MA(1): 15.0--=t t t e e Y ，则其一阶自相关函数为( C )。 A.5.0- B. 25.0 C. 4.0- D. 8.0 7. 若零均值平稳序列{}t X ?，其样本ACF 呈现二阶截尾性，其样本PACF 呈现拖尾性，则可初步认为对{}t X 应该建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.)2,1(IMA C.)1,2(ARI D.ARIMA(2,1,2) 8. 记?为差分算子，则下列不正确的是（ C ）。 A. 12-?-?=?t t t Y Y Y B. 212 2--+-=?t t t t Y Y Y Y C. k t t t k Y Y Y --=? D. t t t t Y X Y X ?+?=+?） ( 二、填空题（每题3分，共24分）；
DNA测序结果分析比对(实例)
DNA测序结果分析比对（实例） 关键词：dna测序结果2013-08-22 11:59来源：互联网点击次数：14423 从测序公司得到的一份DNA测序结果通常包含.seq格式的测序结果序列文本和.ab1格式的测序图两个文件，下面是一份测序结果的实例： CYP3A4-E1-1-1(E1B).ab1 CYP3A4-E1-1-1(E1B).seq .seq文件可以用系统自带的记事本程序打开，.ab1文件需要用专门的软件打开。软件名称：Chromas 软件Chromas下载 .seq文件打开后如下图： .ab1文件打开后如下图： 通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。测序图的两端（下图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱
基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基距离），以免测序后难以分析比对。 我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。 实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。一般认为等位基因位点假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。实际比对后才知道，情况并非那么简单，下面测序图中标出的两个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下：
说明： 第一组套峰，两峰的轴线并不在同一位置，左侧的T峰是干扰峰；第二组套峰，虽两峰轴线位置相同，但两峰的位置太靠近了，不是杂合子峰，蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成，此处的序列被机器误判为“C”，实际的序列应为“A”，通常一个高大碱基峰的前面 1~2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰，峰的高度大约是高大碱基峰的1/2，离得越近受干扰越大。 一个摸索出来的规律是：主峰通常在干扰峰的右侧，干扰峰并不一定比主峰低。最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较；一个位点的多个样本相比较；你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。 通常，对于一个疑似突变位点来说，即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话，那么单纯通过测序结果就判定它是突变点，是并不严谨的，因一份 PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同，很难避免不产生误差的。对于一个未知突变位点的发现，通常还需要用到更精确的酶切技术。 (责任编辑：大汉昆仑王)
基因序列分析word版
南开大学数学院“学而思”杯数学建模比赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
A 题：基因序列分析 摘要 本文通过对比HIV病毒基因序列，找出不同阶段的DNA基因序列的异同，进而分析基因位点的相关性，从而对比找出HIV病毒基因序列中较为重要的位点，为HIV病毒研究提供更多的研究方法与思路。 针对问题一：我们利用点矩阵分析及统计各碱基含量的百分比的方法，对比两文件中具有相同序列名的基因序列及具有不同序列名的基因序列，找出两者的异同，得出结论。两者的相似性表现在：同名序列具有子序列关系，不同名序列具有相当的相似性，各种碱基的含量具有稳定性。两者的不同点表现在：基因规模有很大差异，不同名序列出现了具有突变特点的基因序列差异。 针对问题二：我们首先利用DNAwalk法对HIV病毒基因序列位点进行分析，在分析的过程中发现由于基因和基因组序列中存在着高度的不均一性，即不同位置的碱基密度存在着很大的差异，因而DNAwalk法不太适合基因序列的分析，转而使用DFA模型对HIV 基因的相关性进行分析和度量，得出了与DNAwalk模型相同的结论。 针对问题三：在前两问的分析基础上，结合前两问的分析结果及HIV病毒高度变异性的特点，我们得出重要的基因位点应满足下列条件：1、该基因位点位于Ⅱ基因序列，2、该基因位点所在序列的序列名应不同于Ⅰ中的序列名，3、该基因位点在问题二的分析中具有较高的相关性。 关键字：矩阵分析 DNAwalk DFA模型
问题重述 人类免疫缺陷病毒(Human Immunodeficiency Virus，HIV)，简称艾滋病病毒，会造成人类免疫系统的缺陷, 导致艾滋病（AIDS）. HIV基因组翻译成蛋白的过程相对复杂, 它会重复交叉使用某些基因片段。病毒序列在进化和传播的过程中主要是envelope 基因变化很快。详细描述可见HIV的生活史。由于现有的抗艾滋病病毒药对HIV无法根治，因此就将“责任”归咎高变异性. 目前, 很多的HIV序列已经被测定出来, 附件给出了一些HIV的序列. 我们试图通过对HIV序列的分析来断定这些序列上哪些位置比较重要, 从而给艾滋病的研究一些帮助. 例如, 某些位置上的突变可能会影响到HIV的传播机制, 如果我们瞄准这些位置设计药物, 可能会对艾滋病的传播起到抑制作用. HIV基因组序列大约长10k，HIV1_GENOME_DNA.fasta包含了1400余条基因组的序列，因为在序列突变的过程中，有一些核酸会消失，这些消失的核酸在文件中使用”-“来表示。表示此处发生了一次删除突变。也就是说, 文件中所有序列都是”对齐”的. 这样, 我们可以知道这些序列中某一个特定位点上核酸的分布情况. 另外，HIV基因组中包含了若干个编码蛋白质的基因，编码后的蛋白质可以行使病毒传播，致病等功能。HIV1_ENV_DNA.fasta是其中一个编码蛋白质基因的序列，HIV1_ENV_PRO.fasta是编码后的蛋白序列。它们同样是已经比对好的。基于以上说明，我们来分析如下问题： (1)对于HIV1_ENV和HIV_GENOME的DNA序列，构造数学方法对序列的位点进行分析， 指出这两者之间的异同。 (2)HIV序列位点之间或者某些位点之间是否存在相关性？如果存在，那么如何去度 量这种相关性？ (3)对这些序列进行进一步的分析，找到你认为的HIV中较为重要的位点，并说明这 些位点为什么重要。 知识背景 本文通过对HIV病毒的基因信息进行分析，从而得出HIV病毒基因中比较重要的位点，由于本问题专业性较强，所以我们将先对其中相关知识做出阐述： 1、名词解释： 基因组：Genome,生物所携带的遗传信息的总和，即单倍体细胞中包括编码序列和非编码序列在内的全部DNA分子。 基因位点：基因在染色体上占有的特定位置。 染色体：由脱氧核糖核苷酸、蛋白质和少量核糖核酸组成的线状或棒状物，是生物主要遗传物质的载体。因是细胞中可被碱性染料着色的物质而得名。 核糖体：结合着辅助蛋白质因子的多个核糖体RNA(rRNA)亚基组成的细胞器。 碱基：指嘌呤和嘧啶的衍生物，是核酸、核苷、核苷酸的成分。 2、一般细胞遗传信息传递相关原理 DNA转录成RNA，RNA再被翻译成蛋白质执行相应的功能。DNA碱基的序列决定了蛋白质的结构，但DNA并非直接翻译成蛋白质，基因组DNA先通过转录生成信使RNA(mRNA)，单链的mRNA随后将离开细胞核，指导蛋白质的合成。这一过程称为翻译，由核糖体负责完成。构成蛋白质的20种氨基酸通过转运RNA（tRNA）的作用到达核糖体，在核糖体的作用下，mRNA分子的核苷酸序列被翻译成相应的氨基酸，形成肽键。
Eviews时间序列分析实例.
Eviews时间序列分析实例 时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式，本书第七章对它进行了比较详细的介绍。通过第七章的学习，读者了解了什么是时间序列，并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例。本节的主要内容是说明如何使用Eviews软件进行分析。 一、指数平滑法实例 所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明显函数规律，但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。由于其他很多分析方法都不具有这种特点，指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。 （－）一次指数平滑 一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法非常简单，甚至只要样本末期的平滑值，就可以得到预测结果。 一次指数平滑的特点是：能够跟踪数据变化。这一特点所有指数都具有。预测过程中添加最新的样本数据后，新数据应取代老数据的地位，老数据会逐渐居于次要的地位，直至被淘汰。这样，预测值总是反映最新的数据结构。 一次指数平滑有局限性。第一，预测值不能反映趋势变动、季节波动等有规律的变动；第二，这种方法多适用于短期预测，而不适合作中长期的预测；第三，由于预测值是历史数据的均值，因此与实际序列的变化相比有滞后现象。 指数平滑预测是否理想，很大程度上取决于平滑系数。Eviews提供两种确定指数平滑系数的方法：自动给定和人工确定。选择自动给定，系统将按照预测误差平方和最小原则自动确定系数。如果系数接近1，说明该序列近似纯随机序列，这时最新的观测值就是最理想的预测值。 出于预测的考虑，有时系统给定的系数不是很理想，用户需要自己指定平滑系数值。平滑系数取什么值比较合适呢？一般来说，如果序列变化比较平缓，平滑系数值应该比较小，比如小于0.l；如果序列变化比较剧烈，平滑系数值可以取得大一些，如0.3～0.5。若平滑系数值大于0.5才能跟上序列的变化，表明序列有很强的趋势，不能采用一次指数平滑进行预测。 ［例1］某企业食盐销售量预测。现在拥有最近连续30个月份的历史资料（见表l），试预测下一月份销售量。 表1 某企业食盐销售量单位：吨 解：使用Eviews对数据进行分析，第一步是建立工作文件和录入数据。有关操作在本
时间序列分析——最经典的
【时间简“识”】 说明：本文摘自于经管之家(原人大经济论坛) 作者：胖胖小龟宝。原版请到经管之家(原人大经济论坛) 查看。 1.带你看看时间序列的简史 现在前面的话—— 时间序列作为一门统计学，经济学相结合的学科，在我们论坛，特别是五区计量经济学中是热门讨论话题。本月楼主推出新的系列专题——时间简“识”，旨在对时间序列方面进行知识扫盲（扫盲，仅仅扫盲而已……），同时也想借此吸引一些专业人士能够协助讨论和帮助大家解疑答惑。 在统计学的必修课里，时间序列估计是遭吐槽的重点科目了，其理论性强，虽然应用领域十分广泛，但往往在实际操作中会遇到很多“令人发指”的问题。所以本帖就从基础开始，为大家絮叨絮叨那些关于“时间”的故事！
Long long ago，有多long？估计大概7000年前吧，古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，这一记录也就被我们称作所谓的时间序列。记录这个河流涨落有什么意义？当时的人们并不是随手一记，而是对这个时间序列进行了长期的观察。结果，他们发现尼罗河的涨落非常有规律。掌握了尼罗河泛滥的规律，这帮助了古埃及对农耕和居所有了规划，使农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。 好~~从上面那个故事我们看到了 1、时间序列的定义——按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。 2、时间序列分析的定义——对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。 既然有了序列，那怎么拿来分析呢？ 时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。 1、描述性时序分析——通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析 描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。
[课程]Eviews时间序列分析实例
[课程]Eviews时间序列分析实例 Eviews时间序列分析实例 时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式，本书第七章对它进行了比较详细的介绍。通过第七章的学习，读者了解了什么是时间序列，并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例。本节的主要内容是说明如何使用Eviews软件进行分析。 一、指数平滑法实例 所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明显函数规律，但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。由于其他很多分析方法都不具有这种特点，指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。 (,)一次指数平滑 一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法非常简单，甚至只要样本末期的平滑值，就可以得到预测结果。 一次指数平滑的特点是:能够跟踪数据变化。这一特点所有指数都具有。预测过程中添加最新的样本数据后，新数据应取代老数据的地位，老数据会逐渐居于次要的地位，直至被淘汰。这样，预测值总是反映最新的数据结构。 一次指数平滑有局限性。第一，预测值不能反映趋势变动、季节波动等有规律的变动;第二，这种方法多适用于短期预测，而不适合作中长期的预测;第三，由于预测值是历史数据的均值，因此与实际序列的变化相比有滞后现象。 指数平滑预测是否理想，很大程度上取决于平滑系数。Eviews提供两种确定指数平滑系数的方法:自动给定和人工确定。选择自动给定，系统将按照预测误差平方和最小原则自动确定系数。如果系数接近1，说明该序列近似纯随机序列，这时最新的观测值就是最理想的预测
值。 出于预测的考虑，有时系统给定的系数不是很理想，用户需要自己指定平滑系数值。平滑系数取什么值比较合适呢,一般来说，如果序列变化比较平缓，平滑系数值应该比较小，比如小于0.l;如果序列变化比较剧烈，平滑系数值可以取得大一些，如0.3,0.5。若平滑系数值大于0.5才能跟上序列的变化，表明序列有很强的趋势，不能采用一次指数平滑进行预测。 〔例1〕某企业食盐销售量预测。现在拥有最近连续30个月份的历史资料(见表l)，试预测下一月份销售量。 表1 某企业食盐销售量单位:吨 解:使用Eviews对数据进行分析，第一步是建立工作文件和录入数据。有关操作在本章第一节中已经阐明，这里不再赘述。假设已经建立工作文件，并生成了一个样本期为l,30的序列，命名为SALES。序列SALES中包含例1中需要分析的数据。 第二步，绘制序列图形。在序列对象窗口中，点击View?Line Graph。 屏幕显示图1所示图形。 图1 某企业近30个月的销售量动态图 从图1中可以看出，这个企业近30个月的销售量并不存在明显的趋势，并且没有明显的季节趋势。因此，从直观上判断可以采用一次指数平滑法对企业下个月的销售量进行预测。 第三步，扩大样本期。本例要求对下一个月的销售量进行预测，而工作文件的样本期是1,30，在Eviews中要求先更改样本期。更改样本期的操作在本章第一节已经讲过，这里将样本期改为l,31。
基因组序列的差异分析
基因组序列的差异分析 ----mVISTA的在线使用说明 当然，除了在线版的，我们还可以在网站上填写信息申请离线的软件。但我试用了一下，需要先自己比对，然后要按照一定的格式来制作文件，当然你还必须得安装java才能运行软件；总之，我感觉没有在线版的方便。 1 将数据放入服务器中 在首页，你将被要求确定你想要分析的基因组序列的数量。输入这个数字之后，点击“提交”，将带你到主提交页面。 mVISTA服务器最多可以同时处理100条序列。 1.1主提交页面必填的内容 E-mail 地址 通过E-mail，我们可以提示你的在线处理已经得到结果。
序列 你可以用2种方式来上传你的序列： 1.使用“Browse”按钮从你的电脑上，上传纯文本的Fasta格式文件。如果是一个作为参 考的生物体的DNA序列必须作为一个contig提交(可以进行一定的定向排列将多个片段合并为一个contig)，而其他非参考序列可以在一个或多个contig中提交(draft)。 Fasta格式的示例序列(您可以在NCBI站点上找到关于该格式的更多细节)： >mouse ATCACGCTCTTTGTACACTCCGCCATCTCTCTCT … ！！！注意:序列里面我们只接受字母CAGTN和X。请确保提交序列是作为一种纯文本格式，而不是Word或HTML文件格式。 如果您以FASTA格式提交序列，我们建议您为它取一个有意义的名称（比如直接是你的物种名之类的），因为这些名称将出现在我们生成的图形中。如果您使用的是一个draft草图序列，那么结果中每个contigs的命名都将按照您在“>”符号后指示的命名进行。 2.您可以给出它的GenBank登录号，系统将自动从GenBank数据库里进行检索序列。 在这两种情况下，序列的总大小都不应超过10M，而且任何一条序列都不应超过2M。 1.2主提交页面选填的内容 这些选项允许您自定义您的VISTA分析。您可以使用独立获得的基因注释，选择合适的Repeat Masker选项，给分析的序列指定名称，并改变序列保存分析的参数。如果您没有填写这些选填选项，我们将使用它们的默认值。 比对程序 根据您分析的具体内容(参见“about”-链接中的详细信息)，您可以选择以下比对程序之一：1、AVID----全局两两比对。如果您选择使用这个程序，其中一个序列应该被完成比对，其他 所有序列可以完成或以草图draft格式完成。对于集合中所有已完成的序列，AVID生成所有相对所有成对的比对结果，可以使用任何序列作为基础(参考)来显示。如果某些序列是草图格式，AVID将生成它们与最终序列的比对，这将被用作基础(参考)。这是该服务器上唯一可以处理草图序列的比对程序。 （小知识：草图序列与完整序列DNA sequence, draft: Sequence of a DNA with less accuracy than a finished sequence. In a draft sequence, some segments are missing or are in the wrong order or are oriented incorrectly. A draft sequence is as opposed to a finished DNA sequence.）2、LAGAN----完成完整序列的全局两两比对和多重比对。如果某些序列是草图格式，您的查 询将被重定向到AVID以获得两两比对。多重比对将由VISTA可视化，它将计算并显示序列的保守区，以您指示的任何序列作为参考。这是该服务器上唯一能够产生真正的多重
BLAST_核酸氨基酸序列相似性比较
BLAST 核酸/氨基酸序列相似性比较 Blast (Basic Local Alignment Search Tool)是一套在蛋白质数据库或DNA数据库中进行相似性比较的分析工具。BLAST程序能迅速与公开数据库进行相似性序列比较。BLA ST结果中的得分是对一种对相似性的统计说明。 BLAST 采用一种局部的算法获得两个序列中具有相似性的序列。如果您想进一步了解BLAST算法，您可以参考NCBI的BLAST Course ，该页有BLAST算法的介绍。 BLAST的功能 BLAST对一条或多条序列(可以是任何形式的序列)在一个或多个核酸或蛋白序列库中进行比对。BLAST还能发现具有缺口的能比对上的序列。 BLAST是基于Altschul等人在J.Mol.Biol上发表的方法(J.Mol.Biol.215:403-410(19 90)),在序列数据库中对查询序列进行同源性比对工作。从最初的BLAST发展到现在NC BI提供的BLAST2.0,已将有缺口的比对序列也考虑在内了。BLAST可处理任何数量的序列,包括蛋白序列和核算序列;也可选择多个数据库但数据库必须是同一类型的,即要 么都是蛋白数据库要么都是核酸数据库。 所查询的序列和调用的数据库则可以是任何形式的组合,既可以是核酸序列到蛋白库中作查询,也可以是蛋白序列到蛋白库中作查询,反之亦然。 通常根据查询序列的类型（蛋白或核酸）来决定选用何种BLAST。假如是作核酸－核酸查询，有两种BLAST供选择，通常默认为BLASTN。如要用TBLASTX也可，但记住此时不考虑缺口。 BLAST适用于本地查询。可以下载公共数据库，对于该数据库的更新和维护是必不可少的。如果要直接到网上查询也可以（即ＮetＢlast），但记住如果你认为自己的序列很有价值的话，还是谨慎为宜。 如何访问在线的BLAST功能服务? 您只要通过浏览器访问Blast主页(https://www.sodocs.net/doc/247110839.html,/) 。所有的查询和分析都通过浏览器来完成，就象您在您的本地机上一样方便和快捷。 BLAST 采用一种局部的算法获得两个序列中具有相似性的序列。 Blast中常用的程序介绍： 1、BLASTP是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。库中存在的每条已知序列将逐一地同每条所查序列作一对一的序列比对。 2、BLASTX是核酸序列到蛋白库中的一种查询。先将核酸序列翻译成蛋白序列（一条核酸序列会被翻译成可能的六条蛋白），再对每一条作一对一的蛋白序列比对。 3、BLASTN是核酸序列到核酸库中的一种查询。库中存在的每条已知序列都将同所查序列作一对一地核酸序列比对。
时间序列分析课程设计(最终版)
《时间序列分析》 课程设计报告 学院 专业 姓名 学号 评语： 分数 二○一二年十一月
目录 1.平稳序列分析（选用数据：国内工业同比增长率）-------------------------3 1.1 序列分析--------------------------------------------------------------3 1.2 附录（程序代码）------------------------------------------------------7 2.非平稳序列分析I（选用数据：国家财政预算支出）-------------------------8 2.1 使用ARIMA进行拟合-------------------------------------------------8 2.2 使用残差自回归进行拟合---------------------------------------------11 2.3 附录（程序代码）-----------------------------------------------------12 3.非平稳序列分析II（选用数据：美国月度进出口额）------------------------13 3.1序列分析--------------------------------------------------------------13 3.2附录（程序代码）------------------------------------------------------18
一、平稳序列分析（选用数据：国内工业同比增长率，2005年01月-2012年5月）绘制时序图 rate 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 01JAN0501JUL0501JAN0601JUL0601JAN0701JUL0701JAN0801JUL0801JAN0901JUL0901JAN1001JUL1001JAN1101JUL1101JAN1201JUL12 time 图1-1 国内工业月度同比增长率序列时序图 的趋势以及周期性，波动稳定，可以初步判定为平稳序列。下面进一步考察序列的自相关图。 图1-2 国内工业月度同比增长率序列的样本自相关图 认为该序列平稳。下面对序列进行白噪声检验。