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本发明涉及基因序列比对技术领域，具体为一种基于加权syncmer的泛基因组长读长比对方法；本发明方法首先基于分频降权的加权syncmer采样对参考泛基因组图的segment进行处理，过滤高频冗余k‑mer、保留高特异性k‑mer，再构建哈希索引实现查询序列k‑mer的快速匹配，并生成候选锚点数组，大幅减少错误匹配、提升比对效率；然后，基于泛基因组图的拓扑信息，通过回溯计算筛选最佳线性链并进一步扩展为最佳图链，分层筛选策略降低了复杂图结构的搜索复杂度；最后，整合候选泛基因组图链集合输出比对结果，保障了结果的高精度与完整性，能够实现了对复杂拓扑结构泛基因组图的高效准确比对。

一种基于二面角熵值的蛋白质两阶段构象空间优化方法，首先，利用Rosetta协议的第一、二阶段对种群进行初始化；在探索阶段，迭代Rosetta协议的第三阶段进行大范围的构象搜索，并以每一代种群中二面角熵值的变化作为阶段切换的标准；增强阶段在Rosetta协议第四阶段的基础上对loop区域的残基的二面角进行随机局部扰动，并引入二面角能量结合Rosetta score3能量函数指导构象更新，增强对loop区域探索的同时减小能量函数不精确带来的不利影响。本发明提供一种预测精度较高的基于二面角熵值的蛋白质两阶段构象空间优化方法。

一种基于角度特征的短时序基因表达数据聚类方法，包括以下步骤：步骤1，计算角度特征；步骤2，用Affinity Propagation聚类算法聚类；步骤3，获得功能显著的类；把基因表达变化趋势相似的基因聚为一类，同属于一类的基因有功能相似的趋势；对于每一个基因，相邻时间点的基因表达的变化可以计算出角度特征，反映基因表达的局部变化趋势；对于每个时间点，用换算后的角度间接反映整体的表达水平情况；以这些角度为特征，皮尔森相关系数作为相似性测度，相关系数越大，表示两个基因的表达谱越相似；然后用Affinity Propagation聚类算法聚类；具有聚类结果更能反映基因功能、聚类结果做功能富集分析的p值更小的特点。