Luanvan caohoc pmh

Đại Học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh
Trường Đại Học Bách Khoa
PHẠM MẠNH HÙNG
CÁC KỸ THUẬT TOÁN HỌC CHO BÀI
TOÁN SO SÁNH ĐA TRÌNH TỰ
Chuyên ngành: Khoa học Máy tính
LUẬN VĂN THẠC SĨ
TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 11 năm 2007

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHIÃ VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc
---------------- ---oOo---
Tp. HCM, ngày . .05. . tháng . .11. . năm .2007.
NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ và tên học viên : Phạm Mạnh Hùng..............................Giới tính : Nam / Nữ
Ngày, tháng, năm sinh : 26/2/1982....................................Nơi sinh : Phú Yên ...................
Chuyên ngành : Khoa học Máy tính......................................................................................
Khoá : 2005 .........................................................................................................................
1- TÊN ĐỀ TÀI : ................................................................................................................
CÁC KỸ THUẬT TOÁN HỌC CHO BÀI TOÁN SO SÁNH ĐA TRÌNH TỰ
...........................................................................................................................................
...........................................................................................................................................
2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN :..............................................................................................
...........................................................................................................................................
...........................................................................................................................................
...........................................................................................................................................
...........................................................................................................................................
3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : ...........................................................................................
4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : ..........................................................................
5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS. Nguyễn Văn Minh Mẫn ..........................
Nội dung và đề cương Luận văn thạc sĩ đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua.
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN
(Họ tên và chữ ký) QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH
(Họ tên và chữ ký)
TS. Nguyễn Văn Minh Mẫn TS. Đinh Đức Anh Vũ

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH
Cán bộ hướng dẫn khoa học : TS. Nguyễn Văn Minh Mẫn ........................................
Cán bộ chấm nhận xét 1 : ............................................................................................
Cán bộ chấm nhận xét 2 : ............................................................................................
Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại
HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày . . . . tháng . . . . năm . 2007 .

Các kỹ thuật toán học cho bài toán so sánh đa trình tự
Phạm Mạnh Hùng Trang i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan rằng, ngoại trừ các kết quả tham khảo từ các công trình khác như đã ghi rõ
trong luận văn, các công việc trình bày trong luận văn này là do chính tôi thực hiện và chưa
có phần nội dung nào của luận văn này được nộp để lấy một bằng cấp ở trường này hoặc
trường khác.
Ngày 05 tháng 11 năm 2007
Phạm Mạnh Hùng

Phạm Mạnh Hùng Trang ii
LỜI CẢM ƠN
Tôi xin gởi lời cảm ơn chân thành nhất đến TS. Nguyễn Văn Minh Mẫn, người đã tận tình
hướng dẫn, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn và tạo điều kiện để tôi có thể
hoàn thành luận văn này.
Xin cảm ơn gia đình và những người bạn đã dành cho tôi tình thương yêu và sự hỗ trợ tốt
nhất.

Phạm Mạnh Hùng Trang iii
TÓM TẮT LUẬN VĂN
So sánh đa trình tự(Multiple Sequence Alignment-MSA) là một trong 10 bài toán lớn
của Sinh tin học(Bioinformatics). MSA đóng vai trò quan trọng trong Sinh tin học nói chung
và lĩnh vực tìm kiếm gene (Gene Finding) nói riêng. MSA là một bài toán NP, và hoàn toàn
chưa có giải pháp trọn vẹn để tìm lời giải tối ưu của bài toán. Nhiều phương pháp sử dụng
heuristic đã được đưa ra để giải quyết bài toán khi tập dữ liệu đầu vào lớn, các phương pháp
này hướng tới việc tìm 1 lời giải cận tối ưu với thời gian tính toán và bộ nhớ sử dụng chấp
nhận được. Progress Algorithm là một phương pháp tốt tiếp cận theo phương thức này.
Đề tài này trình bày một giải thuật mới dựa trên Progressive Algorithm. Sử dụng lời
giải của bài toán TSP để mô tả quá trình so sánh(align) các sequence. Để cung cấp một
Progressive Algorithm có chất lượng, giải thuật đã tối ưu bài toán Pairwise Sequence
Alignment(PSA) về độ chính xác và bộ nhớ sử dụng thông qua giải thuật ”chia để trị” kết
hợp với việc sử dụng 3 ma trận đánh giá BLOSUM. Thông qua quá trình so sánh với
CLUSTALW(một chương trình hiện thực Progressive Algorithm được đánh giá là cho kết
quả tốt nhất), dựa trên kết quả kiểm thử với tập dữ liệu BAliBASE benchmark và một số
nguồn dữ liệu từ NCBI(National Center for Biotechnology Information), chương trình hiện
thực giải thuật đã cung cấp một lời giải có độ chính xác khá cao, tiết kiệm bộ nhớ và có thời
gian tính toán chấp nhận được.
Từ khoá: Algorithm, Sequence Alignment, Multiple Sequence Alignment, MSA,
Pairwise Sequence Alignment, PSA, Progressive Algorithm, Dynamic Programming,
Traveling Salesman Problem, TSP, CLUSTALW, BLOSUM, BAliBASE.

Phạm Mạnh Hùng Trang iv
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ...........................................................................................................i
LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................... ii
TÓM TẮT LUẬN VĂN .............................................................................................. iii
DANH MỤC HÌNH ..................................................................................................... vi
DANH MỤC BẢNG .................................................................................................. viii
Chương 1. GIỚI THIỆU...............................................................................................1
1.1. Giới thiệu ..............................................................................................................1
1.2. Kết cấu của luận văn ...........................................................................................4
Chương 2. TỔNG QUAN VỀ KHÁI NIỆM SO SÁNH TRÌNH TỰ (SEQUENCE
ALIGNMENT) ...........................................................................................6
2.1. So sánh trình tự....................................................................................................6
2.1.1. Định nghĩa So sánh trình tự(Sequence Alignment) ....................................................6
2.1.2. Phân loại .....................................................................................................................7
2.1.3. So sánh 2 trình tự (Pairwise Sequence Alignment-PSA)............................................8
2.1.4. So sánh nhiều trình tự (Multiple Sequence Alignment-MSA)....................................9
2.2. Các khái niệm khác ...........................................................................................10
2.2.1. Ma trận đánh giá(Scoring Matrix) ............................................................................12
2.2.2. Gap............................................................................................................................14
2.2.3. Phương pháp đánh giá(Scoring Method)..................................................................15
2.3. Các phương pháp giải quyết bài toán so sánh trình tự..................................18
2.3.1. Phương pháp Quy hoạch động(Dynamic Programming)..........................................19
2.3.2. Sử dụng các thiết bị phần cứng.................................................................................20
2.3.3. Phương pháp tìm kiếm cục bộ(Local Search)...........................................................21
2.3.4. Sử dụng giải thuật Di truyền(Genetic Algorithm) ....................................................21
2.3.5. Sử dụng Mô hình Markov ẩn(Hidden Markov Model-HMM). ................................21
Chương 3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN .................24
3.1. Giới thiệu về Dynamic Programming..............................................................24
3.2. Bài toán PSA và cách giải quyết bằng kỹ thuật quy hoạch động..................24
3.2.1. Giải thuật quy hoạch động cho bài toán PSA ...........................................................25
3.2.2. Giải thuật Gotoh........................................................................................................28
3.2.3. Giải thuật cải tiến không gian nhớ...........................................................................29
3.3. Giải thuật tính toán phép Alignment tối ưu cho bài toán Multiple Alignment
sử dụng kỹ thuật dynamic programming.........................................................................32
3.3.1. Giải thuật Center Star Alignment Algorithm............................................................33
3.3.2. Phương pháp Progressive Algorithm giải quyết bài toán MSA................................37
3.3.3. Feng-Doolittle Algorithm .........................................................................................38
Chương 4. THIẾT KẾ GIẢI THUẬT VÀ HIỆN THỰC PHƯƠNG PHÁP GIẢI
QUYẾT BÀI TOÁN MSA.......................................................................42
4.1. Giải thuật sử dụng cho bài toán PSA...............................................................42

Phạm Mạnh Hùng Trang v
4.1.1. Giải thuật tính toán dựa theo kỹ thuật chia để trị......................................................43
4.2. Giải thuật hiện thực cho bài toán MSA...........................................................49
4.2.1. Bài toán TSP(Travelling Salesman Problem-Bài toán người bán hàng). .................50
4.2.2. Giải thuật 1A.............................................................................................................51
4.2.3. Giải thuật 1B(Giải thuật cải tiến gom nhóm nhỏ nhất).............................................55
4.3. Giải thuật di truyền và bài toán TSP...............................................................57
4.3.1. Đặc điểm giải thuật di truyền....................................................................................57
4.3.2. Cấu trúc thuật giải di truyền tổng quát......................................................................59
4.4. Phần hiện thực giải thuật và chương trình: ....................................................60
Chương 5. KẾT QUẢ NHẬN XÉT............................................................................66
5.1. Một số kết quả chạy chương trình. ..................................................................66
5.2. BAliBASE (Benchmark Alignment Database)................................................68
5.3. So sánh kết quả ..................................................................................................69
5.3.1. Giới thiệu về các chương trình được sử dụng...........................................................70
5.3.2. So sánh độ chính xác của kết quả .............................................................................70
5.3.3. So sánh về mặt thời gian chạy, bộ nhớ .....................................................................77
Chương 6. KẾT LUẬN ...............................................................................................78
TÀI LIỆU THAM KHẢO...........................................................................................80
Phụ lục 1. Bảng đối chiếu Thuật ngữ Anh - Việt......................................................83
Phụ lục 2. Từ viết tắt ...................................................................................................87
Tham khảo Chỉ mục....................................................................................................88

Phạm Mạnh Hùng Trang vi
DANH MỤC HÌNH
Hình 2.1 Ví dụ về PSA............................................................................................................................7
Hình 2.2 Ví dụ về so sánh trình tự theo hướng toàn cục..........................................................................8
Hình 2.3 Ví dụ về so sánh trình tự theo hướng cục bộ.............................................................................8
Hình 2.4 Cấu trúc 1 PSA..........................................................................................................................8
Hình 2.5 Giới thiệu 1 MSA......................................................................................................................9
Hình 2.6 Giới thiệu các khái niệm của MSA .........................................................................................10
Hình 2.7 Quá trình biến đổi của 2 sequence...........................................................................................10
Hình 2.8 Ví dụ về các phép thay thế gap ..............................................................................................11
Hình 2.9 Ví dụ về Gap. ..........................................................................................................................15
Hình 2.10 Mối tương quan giữa các chương trình hiện thực cho các phương pháp. .............................19
Hình 2.11 Phương pháp tính toán chính xác bằng dynamic programming............................................20
Hình 2.12 Mô hình Markov cho bài toán MSA. ....................................................................................22
Hình 3.1 Phương pháp quy hoạch động cho bài toán PSA ....................................................................25
Hình 3.2 Các ma trận S, D, I cho 2 chuỗi AGTAC and AAG. .............................................................31
Hình 3.3 Minh hoạ quá trình tìm 1 MSA tối ưu.....................................................................................33
Hình 3.4 Mô hình tiến hoá hình sao.......................................................................................................34
Hình 3.5 Minh họa Center Star Algorithm.............................................................................................35
Hình 3.6 Hình minh hoạ cho Progressive Algorithm.............................................................................37
Hình 3.7 Minh họa Feng-Doolittle Algorithm .......................................................................................39
Hình 3.8 Ví dụ thực thi Feng-Doolittle Algorithm ................................................................................39
Hình 4.1 Mô hình quá trình thực hiện giải thuật PSA............................................................................43
Hình 4.2 Quá trình xây dựng ma trận của thuật giải cho bài toán PSA .................................................48
Hình 4.3 Quá trình align của Center Star Algorithm và phiên bản cải tiến ...........................................50
Hình 4.4 Bài toán TSP. ..........................................................................................................................50
Hình 4.5 Kết quả bài toán TSP...............................................................................................................51
Hình 4.6 Lưu đồ thuật giải 1A ...............................................................................................................52
Hình 4.7 Lưu đồ thuật giải 1B................................................................................................................55
Hình 4.8 Cấu trúc chương trình hiện thực..............................................................................................61
Hình 4.9 Module PSA............................................................................................................................61
Hình 4.10 Sơ đồ các khối chức năng của Module MSA........................................................................62
Hình 4.11 Sơ đồ các khối chức năng của module TSP. .........................................................................63
Hình 5.1 Đồ thị tương quan về độ chính xác của MSAPR, CLUSTALW và MULTAL ......................72
Hình 5.2 Đồ thị tương quan về độ chính xác của MSAPR, CLUSTALW và HMMT...........................74
Hình 5.3 Đồ thị tương quan về độ chính xác của MSAPR, CLUSTALW và HMMT...........................75
Hình 5.4 Đồ thị tương quan về độ chính xác của MSAPR, CLUSTALW, SAGA................................75

Phạm Mạnh Hùng Trang vii
Hình 5.5 Đồ thị tương quan về độ chính xác của MSAPR, CLUSTALW, SAGA................................76
Hình 5.6 So sánh thời gian thực thi của MSAPR và CLUSTALW .......................................................77

Phạm Mạnh Hùng Trang viii
DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1Ma trận BLOSUM62 lưu trữ hàm đánh giá độ tương đồng của tập 23 amino acid.................12
Bảng 2.2 Một phần ma trận Identity ......................................................................................................13
Bảng 3.1 Bảng kết quả giải thuật quy hoạch động cho bài toán PSA....................................................26
Bảng 4.1 Định dạng của file dữ liệu đầu vào .........................................................................................63
Bảng 4.2 Định dạng của file dữ liệu đầu ra............................................................................................64
Bảng 4.3 Định dạng file dữ liệu đầu ra theo chuẩn MSF.......................................................................64
Bảng 4.4 Bảng tóm tắt các lớp của chương trình. ..................................................................................65
Bảng 5.1 TAT Protein HIV1..................................................................................................................66
Bảng 5.2 Kết quả Alignment của MSAPR và CLUSTALW với TAT HIV1 ........................................67
Bảng 5.3 Kết quả chạy chương trình với Nhóm 1 có chiều dài nhỏ ......................................................71
Bảng 5.4 Kết quả chạy chương trình với Nhóm 1 có chiều dài trung bình............................................71
Bảng 5.5 Kết quả chạy chương trình với Nhóm 1 có chiều dài lớn .......................................................72
Bảng 5.6 Kết quả chạy của các chương trình với các sequence của nhóm 2. ........................................73
Bảng 5.7 Kết quả chạy của các chương trình với các sequence của nhóm 3. ........................................74
Bảng 5.8 Kết quả chạy của các chương trình với các sequence của nhóm 4 .........................................75
Bảng 5.9 Kết quả chạy của các chương trình với các sequence của nhóm 5 .........................................76

Phạm Mạnh Hùng Trang 1
Chương 1. GIỚI THIỆU
1.1. Giới thiệu
Cùng với sự phát triển mang tính đột phá của Khoa học kỹ thuật, trong vài thập
kỷ qua, sinh học phân tử đã có nhiều bước phát triển mạnh mẽ, một loạt các công cụ
ứng dụng sinh học ra đời góp phần thúc đẩy quá trình giải mã một số lượng lớn trình
tự bộ gen ở nhiều loài sinh vật. Cho đến nay, nhiều bộ gen vi khuẩn và các sinh vật
bậc cao đã được giải mã gần như hoàn toàn. Dự án về bộ gen người được thành lập
(1997), và quá trình giải trình tự tất cả 24 cặp nhiễm sắc thể của bộ gen người cũng đã
hoàn thành từ cuối năm 2000, cũng như đã giải được khoảng 90% bộ gen người(2001).
Lượng thông tin sinh học ngày càng trở nên phong phú và đa dạng. Ðể có thể xử lý và
ứng dụng khối lượng thông tin đồ sộ như vậy , ngành Sinh tin học(hay Bioinformatics)
ra đời, đó là sự kết hợp giữa công nghệ thông tin và sinh học, một cách đơn giản sinh
tin học giải quyết các vấn đề của sinh học bằng cách sử dụng các kỹ thuật của khoa
học máy tính. Các lĩnh vực lớn đang được Sinh tin học giải quyết hiện nay:
Genomic: nghiên cứu cấu trúc và chức năng của gene.
Proteinomics: Phân tích một tỉ lệ lớn các protein của một sinh vật
Pharmacogenomics: phát triển các loại thuốc mới nhắm đến một căn bệnh
xác định
MicroArray: nghiên cứu về DNA chip, protein chip.
Mục tiêu hàng đầu của sinh tin học gắn liền với quá trình phân tích các thông tin
sinh học. Điều này được thể hiện qua các nghiên cứu về:
Tìm kiếm các gene trên các trình tự DNA ở các sinh vật khác nhau.
Phát triển các phương pháp nhằm dự đoán các trình tự RNA, cấu trúc và
chức năng của các protein mới được phát hiện.
Tập hợp các trình tự có sự tương đồng cao để đưa ra mô hình protein.
So sánh các trình tự protein tương đồng và thành lập cây phả hệ mô tả mối
quan hệ tiến hóa

Trong lĩnh vực nghiên cứu phân tích cấu trúc và chức năng của gene và protein,
phân tích trình tự(chuỗi DNA, protein) đóng vai trò quan trọng. Để đơn giản cho việc
nghiên cứu, trình tự DNA, protein sẽ được tuần tự hóa và nghiên cứu dưới dạng chuỗi
các ký tự. Thông thường khi một gene được phát hiện, một trong những yêu cầu quan
trọng là làm thế nào xác định được chức năng của gene này, yêu cầu tương tự cũng
được đặt ra khi phát hiện ra protein mới. Một phương pháp tiếp cận phổ biến đó là
chúng ta sẽ so sánh, đánh giá sự giống nhau(tương đồng) của chuỗi DNA, protein này
với những chuỗi DNA, protein đã biết, từ đó có thể đưa ra dự đoán về chức năng cũng
như cấu trúc của những gene mới phát hiện(Sequence Alignment). Quá trình tiến hóa
của loài người là một quá trình biến đổi đa dạng, từ một gene(chuỗi DNA) tổ tiên dưới
tác động của quá trình tiến hóa đã biến đổi tạo nên những khác biệt so với gene gốc
ban đầu. Do đó việc nhận định sự giống nhau của các đoạn gene, trình tự là một vấn đề
lớn của sinh tin học. Vấn đề được đặt ra (trong phân tích trình tự) đó là làm thế nào để
có được phép so sánh tốt cho các trình tự DNA, khi mà số lượng tế bào trong cơ thể là
khoảng 1014
và mỗi tế bào mang khoảng 3.109
ký tự trong đoạn DNA của chúng. Bài
toán so sánh 2 trình tự(Pairwise Sequence Alignment-PSA) đã được giải quyết trọn
vẹn bằng nhiều phương pháp khác nhau, đồng thời với việc giải quyết bài toán này,
xuất hiện nhu cầu về việc so sánh nhiều trình tự, để so sánh nhiều đoạn gene hoặc tìm
ra một phần tử đại diện cho một tập các gene nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng lớn của
việc tìm kiếm dự đoán cấu trúc của các gene, protein, khi kho dữ liệu sinh học được
tập hợp ngày càng lớn. Bài toán so sánh nhiều trình tự được đặt ra như vấn đề tất yếu.
Không như bài toán so sánh 2 trình tự, bài toán so sánh nhiều trình tự(Multiple
Sequence Alignment-MSA) là một bài toán NP mở, cho đến hiện tại (2007) vẫn chưa
có một giải pháp nào có thể cung cấp một lời giải trọn vẹn cho bài toán, các lời giải
thường tập trung vào việc tìm ra phép so sánh “gần” tốt nhất, và mỗi phương pháp tiếp
cận sẽ chỉ cho những lời giải thực sự tốt tùy từng yêu cầu tiếp cận và bài toán cụ thể.
Progressive Algorithm là một hướng giải quyết tốt cho bài toán so sánh nhiều trình tự.
Đây là phương pháp kết hợp Qui hoạch động(Dynamic Programming) với heuristic.
Phương pháp này sẽ tăng tốc độ tính toán, giảm độ phức tạp của giải thuật, có thể áp
dụng cho các cơ sở dữ liệu gene lớn, phục vụ cho các dự án giải mã gene của các sinh
vật bậc cao.

Từ khi được giới thiệu cho đến hiện nay, bài toán MSA đã và vẫn đang là một
thách thức cho các nhà khoa học. Nghiên cứu và tìm ra một giải pháp cho bài toán vẫn
là động lực thúc đẩy nhiều công trình khoa học về bài toán này.
Xuất phát từ những đặc điểm của bài toán MSA đề tài này cố gắng tập trung vào
giải quyết một số vấn đề sau:
Khảo sát tổng quát các đặc điểm của bài toán MSA, các phương pháp giải
quyết bài toán.
Nghiên cứu về phương pháp dynamic programming, dynamic
programming kết hợp với heuristic, Progressive Algorithm.
Đề xuất một phương pháp giải quyết bài toán dựa trên Progressive
Algorithm.
Xây dựng chương trình hiện thực giải thuật được đề xuất và kiểm thử trên
tập dữ liệu thực tế được lấy từ tổ chức NCBI(National Center for
Biotechnology Information), và BAliBASE benchmark.
Với những mục tiêu này đề tài đã thu được một số kết quả:
Cung cấp cái nhìn tổng quan nhất về so sánh trình tự nói chung và bài toán
MSA nói riêng.
Phân loại các phương pháp giải quyết bài toán MSA, phân tích các ưu
điểm và nhược điểm của từng phương pháp.
Xây dựng giải thuật giải quyết bài toán MSA dựa trên việc cải thiện, tối
ưu hoá bài toán PSA về độ chính xác cũng như bộ nhớ sử dụng, thông
qua việc sử dụng 3 ma trận đánh giá BLOSUM, từ kết quả này của bài
toán PSA sử dụng Progressive Algorithm kết hợp với lời giải của bài toán
TSP để thực hiện quá trình so sánh nhiều trình tự, tìm ra lời giải cận tối
ưu.
Xây dựng thành công chương trình hiện thực giải thuật, cho phép tìm lời
giải cho bài toán MSA với độ chính xác khá cao dựa trên kết quả kiểm thử
trên các mẫu dữ liệu thực tế BAliBase benchmark và NCBI. Chương trình

cho phép tiết kiệm bộ nhớ sử dụng, cũng như thời gian tính toán chấp
nhận được.
1.2. Kết cấu của luận văn
Luận văn bao gồm 6 chương.
Chuơng 1. GIỚI THIỆU
Chương này trình bày về bối cảnh, mục tiêu cũng như kết quả thu được của luận
văn.
Chương 2. TỔNG QUAN VỀ KHÁI NIỆM SO SÁNH TRÌNH TỰ
Chương này trình bày tổng quát về khái niệm so sánh trình tự, bài toán PSA,
MSA, các phương pháp đánh giá chất lượng của MSA, các phương pháp giải quyết bài
toán MSA.
Chương 3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN
Chương này giới thiệu chung về phương pháp quy hoạch động(dynamic
programming). Giới thiệu về phương pháp quy hoạch động giải quyết bài toán PSA,
giải thuật tính giá trị PSA cải tiến về mặt bộ nhớ sử dụng. Phần tiếp theo của chương
này trình bày về cách tiếp cận bài toán MSA hướng đến bài toán chính xác hoàn toàn
bằng quy hoạch động thuần tuý, những khó khăn khi tiếp cận theo phương pháp này,
giới thiệu một cách giải quyết bài toán MSA theo hướng gần đúng dựa trên kỹ thuật
quy hoạch động kết hợp heuristic: Center Star Algorithm . Phần cuối chương này trình
bày về 3 điểm chính, bao gồm giới thiệu Progressive Algorithm tổng quát, Progressive
Algorithm phổ biến nhất, giải thuật Feng-Doolittle(Feng-Doolittle Algorithm) và một
số chương trình hiện thực Progressive Algorithm trong thực tế.
Chương 4. THIẾT KẾ GIẢI THUẬT VÀ HIỆN THỰC PHƯƠNG PHÁP
GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN MSA
Đây là chương dài nhất và cũng là chương giới thiệu những giải pháp mới của đề
tài. Chương này trình bày về cách tiếp cận của luận văn để xây dựng giải thuật giải
quyết bài toán MSA. Đầu chương giới thiệu về giải thuật tối ưu hoá tìm lời giải bài
toán PSA dựa trên việc sử dụng kết hợp giải thuật tính giá trị PSA trình bày ở chương

3 và kỹ thuật chia để trị để tìm lời giải cho bài toán PSA. Phần này giới thiệu thêm
việc sử dụng song song 3 ma trận BLOSUM làm hàm đánh giá để cải tiến độ chính
xác, phù hợp với thực tế lời giải của bài toán PSA. Tiếp theo chương này đưa ra một
giải pháp mới giải quyết bài toán MSA bằng cách kết hợp sử dụng giải thuật cho bài
toán PSA vừa thu được, và giải thuật Feng-Doolittle để mô tả cách thức align các
nhóm chuỗi trình tự(sequence) với nhau. Sử dụng kết quả bài toán TSP để tìm ra thứ
tự align các nhóm sequence , lựa chọn điểm bắt đầu thực hiện quá trình align các
sequence thông qua cách thức chọn điểm trung tâm của Center Star Algorithm. Sau
nữa, chương này sẽ trình bày 1 cải tiến của giải thuật mới vừa nêu, nhằm nâng cao
chất lượng của MSA bằng kỹ thuật gom nhóm theo khoảng cách ngắn nhất dựa trên
thứ tự align thu được từ bài toán TSP. Gần cuối chương sẽ giới thiệu về phương pháp
giải quyết bài toán TSP bằng giải thuật di truyền(Genetic Algorithm-GA), và cuối
cùng sẽ giới thiệu về các module của chương trình hiện thực giải thuật vừa nêu.
Chương 5. KẾT QUẢ, NHẬN XÉT
Chương này giới thiệu về kết quả của chương trình hiện thực. Đánh giá kết quả
này, so sánh với một số chương trình giải quyết bài toán MSA.
Chương 6.KẾT LUẬN
Chương này đề cập lại những việc đã thực hiện được của đề tài. Nêu lên hướng
mở rộng và phát triển tiếp theo cho đề tài.

Chương 2. TỔNG QUAN VỀ KHÁI NIỆM SO SÁNH TRÌNH
TỰ (SEQUENCE ALIGNMENT)
2.1. So sánh trình tự
Như đã giới thiệu Gene Finding Problem là một hướng phát triển quan trọng
của sinh tin học, Gene Finding dựa vào quá trình phân tích trình tự để có thể đưa ra
được những kết quả. Một số các mục tiêu của quá trình phân tích trình tự:
Xác định gene.
Xác định chức năng của từng gene. Chúng ta giả thiết rằng các trình tự có
cấu trúc tương tự nhau thì sẽ có chức năng tương tự nhau, do đó ta có thể
tìm kiếm chức năng của một gene thông qua việc so sánh mức độ giống
nhau của nó với một gene khác có chức năng đã được xác định.
Xác định sự lặp lại của các trình tự
Xác định protein dựa trên quy tắc sắp đặt của các biểu thức gene.
Xác định các vùng chức năng khác nhau của DNA…
Trong quá trình phân tích trình tự thì khái niệm so sánh trình tự đóng vai trò quan
trọng. Đây là nền tảng cơ bản cho việc phân tích. So sánh trình tự sẽ giúp cho quá trình
dự báo sự giống nhau về chức năng của các trình tự, dự báo cấu trúc bậc 3 của DNA,
protein. Trong việc tìm hiểu một gene mới, chúng ta thường quan tâm đến việc xác
định những đặc điểm để phân biệt gene đồng thời đưa ra những giả thuyết về chức
năng của gene. Việc đưa ra những giả thuyết về chức năng của gene thường dựa vào
những giải thuật đánh giá sự giống nhau, tương đồng giữa các trình tự.
2.1.1. Định nghĩa So sánh trình tự(Sequence Alignment)
So sánh trình tự(một số tài liệu gọi là phép gióng hàng, gióng cột) là quá trình
nghiên cứu sự giống nhau giữa các chuỗi trình tự(sequence), đo lường sự giống nhau
giữa các trình tự. Là cách thức so sánh giữa 2 hay nhiều trình tự dựa trên việc so sánh
một chuỗi các thành phần(ký tự) của trình tự để tìm ra những điểm tương đồng, giống
nhau giữa các trình tự.
Các trình tự được đề cập trong phần nghiên cứu này là các các chuỗi trình tự
DNA, RNA hoặc các trình tự amino acid( protein).

Xét 2 chuỗi: A C G C T G và C A T G T. Chúng ta sẽ đo lường sự giống nhau
giữa 2 chuỗi này. Bên dưới là một ví dụ về một trong những khả năng alignment của 2
chuỗi trên. Tiêu chí để đánh giá sự giống nhau sẽ dựa trên một hàm đánh giá (scoring
function).
Hình 2.1 Ví dụ về PSA
Ký tự “–“ được gọi là 1 gap, gap thể hiện cho ý nghĩa trong sinh học đó là một
phần của trình tự đã bị mất đi do, các hành vi của quá trình tiến hóa sinh vật như: đột
biến, sự mất đi một thành phần trong chuỗi trình tự. Giá trị hàm đánh giá càng cao thì
chúng ta có một kết quả alignment càng tốt. Xét một hàm đánh giá đơn giản như sau,
nếu 2 thành phần trong chuỗi là giống nhau thì hàm đánh giá sẽ có kết quả +2, nếu 2
thành phần trong chuỗi khác nhau thì hàm đánh giá tại vị trí này sẽ có kết quả -1, như
vậy kết quả so sánh ở trên sẽ có giá trị hàm đánh giá là:
3*(2)+(-1)*5=1
Ý nghĩa: Trên quan điểm sinh học, phép so sánh trình tự thể hiện quá trình biến
đổi chọn lọc tự nhiên của các chuỗi trình tự, từ đó cho phép các nhà sinh học đưa ra
kết luận về nguồn gốc của các đoạn gene, DNA, RNA, hay protein.
2.1.2. Phân loại
Dựa trên phương pháp so sánh người ta chia ra làm 2 loại alignment:
Phép alignment trình tự theo hướng toàn cục(Global Sequence
Alignment): Phép toán alignment được áp dụng trên toàn bộ chuỗi trình tự.
Thường được sử dụng khi các trình tự so sánh có kích thước gần tương
đương và các trình tự này có độ tương đồng, giống nhau cao.
Phép alignment trình tự theo hướng cục bộ(Local Sequence Alignment):
Phép toán alignment được sử dụng trên một phần của chuỗi trình tự. Thường
được sử dụng khi các trình tự có chiều dài lớn, độ tương đồng giống nhau
không cao, chỉ có một số ít các gene giống nhau trên 2 trình tự, hoặc khi 2
trình tự có kích thước khác biệt lớn.
A C – – G C T G
– C A T G – T –

Ví dụ về so sánh trình tự theo hướng toàn cục:
Hình 2.2 Ví dụ về so sánh trình tự theo hướng toàn cục
Toàn bộ 2 chuỗi trình tự L G P S S K Q T G K G S − S R I W D N và
L N − I T K S A G K G A I M R L G D A được so sánh
Ví dụ về so sánh trình tự theo hướng cục bộ:
Hình 2.3 Ví dụ về so sánh trình tự theo hướng cục bộ
Chỉ một phần của 2 chuỗi được so sánh: TGKG và AGKG
Tùy thuộc vào số lượng trình tự, bài toán so sánh trình tự được chia làm 2 mức
độ:
So sánh 2 trình tự
So sánh nhiều trình tự.
2.1.3. So sánh 2 trình tự (Pairwise Sequence Alignment-PSA).
Định nghĩa 2.1:
Gọi S1 và S2 là 2 chuỗi, một sự alignment A giữa S1 và S2 sẽ tạo ra 2 chuỗi S’1 và
S’2 bằng cách thêm vào các ký tự “-“ vào S1, S2, trong đó:
|S’1|=|S’2|
Nếu loại bỏ các ký tự “-“ khỏi S’1 và S’2 ta sẽ có S1 và S2
Với |S1|, |S2| lần lượt là chiều dài của S1 và S2.
Hình 2.4 Cấu trúc 1 PSA
L G P S S K Q T G K G S − S R I W D N
L N − I T K S A G K G A I M R L G D A
− − − − − − − T G K G − − − − − − − −
− − − − − − − A G K G − − − − − − − −
A C G C T G
C A T G T
A C – – G C T G
– C A T G – T –
(S1)
(S2)
(S’1)
(S’2)

2.1.4. So sánh nhiều trình tự (Multiple Sequence Alignment-MSA)
Trong mục này ta sẽ xem xét nguồn gốc sinh học của quá trình thực hiện Multiple
Squence Alignment. Nguyên nhân chính cho sự ra đời của quá trình so sánh nhiều
trình tự là việc so sánh sự tương đồng về trình tự của các protein với một tập protein
đã có sẵn trong Cơ Sở Dữ Liệu (CSDL). Thông thường các protein lưu trong CSDL
thường được tổ chức thành các nhóm chung(protein family), có sự tương đồng về cấu
trúc, chức năng, và cấu trúc bậc 3. Khi cần khảo sát một protein mới, chúng ta hy
vọng có thể đưa ra các giả thuyết về cấu trúc, chức năng và quá trình tiến hóa của
protein này thông qua phép toán alignment. Tuy nhiên, chúng ta không thể thực hiện
việc alignment chuỗi trình tự của protein này với từng trình tự của mỗi protein trong
CSDL, điều này là không thể về mặt thời gian xử lý. Do đó cách tiếp cận tốt hơn là
chúng ta sẽ so sánh trình tự của protein này với mỗi tập hợp protein trong CSDL,
thông qua việc so sánh trình tự của protein này với một trình tự đại diện cho mỗi tập
hợp protein. Vấn đề đặt ra là làm cách nào để tìm ra trình tự đại diện cho một tập hợp
protein, câu trả lời sẽ được cung cấp thông qua việc thực hiện phép toán multiple
alignment của tập hợp protein này, để tìm ra phần tử tương đồng nhất đại diện cho tập
hợp protein.
Định nghĩa 2.2:
Cho k chuỗi S1, S2,…,Sk một phép toán Multiple Sequence Alignment(MSA) của
k chuỗi này sẽ tạo ra k chuỗi mới S’1, S’2,…, S’k bằng cách thêm các ký tự “-” vào các
chuỗi S1, S2,…,Sk trong đó:
|S’1|=|S’2|=…=|S’k|=n
Nếu bỏ đi các ký tự “-” khỏi S’i ta sẽ được lại chuỗi ban đầu Si (1≤i≤k)
Hình 2.5 Giới thiệu 1 MSA
k được gọi là số sequence của MSA
n: là chiều dài của MSA. MSA có n cột, mỗi cột chứa các ký tự đại diện cho các
sequence của MSA, các ký tự này có thể là các amino acid(nucleotide) hoặc phần tử
‘-‘.
A G T − G T G
A G T A G T G
− G T C G T G
− − T A G T G
A G T G T G
A G T A G T G
G T C G T G
T A G T G
(S1)
(S2)
(S3)
(S4)
(S’1)
(S’2)
(S’3)
(S’4)

Hình 2.6 Giới thiệu các khái niệm của MSA
2.2.Các khái niệm khác
Trong quá trình tiến hóa của mình trên một đoạn gene, DNA, protein có thể xuất
hiện các hành vi: đột biến(mutation), mất(delete), thêm hoặc giữ lại trạng thái di
truyền của các nucleotide(DNA) hoặc amino acid với protein.
Hình 2.7 Quá trình biến đổi của 2 sequence
Như vậy kết quả của phép so sánh giữa ACTCGATT và AGCTAATC:
Chúng ta xét 2 chuỗi A=a1a2…am , B=b1b2…bn. Việc biến đổi từ chuỗi trình tự A
sang B là sự kết hợp của các quá trình: quá trình thay thế, sự xuất hiện các gap.
Một sự thay thế trong quá trình biến đổi từ A sang B là sự thay thế của 1 phần tử
của A bằng 1 phần tử của B. Sự thay thế có thể là 1 trong 2 quá 1 trình: quá trình đột
biến hoặc quá trình giữ lại trạng thái di truyền.
A G T − G T G
A G T A G T G
− G T C G T G
− − T A G T G
Cột 7 của
MSAk=4 sequence
Chiều dài của MSA n=7
ACTCGATT
ACTCGATT
ACGATT
Mất TC
tại vị trí
thứ 3, 4 AGCATC
ACTCGATT
Đột biến
thay C
bằng G
tại vị trí 2
Đột biến
thay G
bằng C tại
vị trí 3
Đột biến
thay T bằng
C tại vị trí
6 AGCTAATC
Thêm TA
vào vị trí
4
A C T C G - - A T T
A G - - C T A A T C

Một gap bao gồm các phần tử của 1 chuỗi mà mỗi phần tử này tương ứng với các
phần tử có ký hiệu là “-“ của chuỗi còn lại. Gap gồm có 2 loại: deletion gap và
insertion gap, tương ứng với quá trình thêm vào hoặc mất đi các phần tử di truyền
Hình 2.8 Ví dụ về các phép thay thế gap
Như vậy thông qua kết quả alignment của 2 chuỗi có thể biết được quá trình biến
đổi, tiến hóa từ chuỗi này sang chuỗi khác. Chúng ta có thể quan sát một ví dụ thực tế
sau:
GCGCTCCGGGACGCCTTCCGCCGTCGGGAGCCCTACAACTACCTGCAGAGGGCCTATTAC
-------------------------||||||| ||||||||||||||||||||||| |||
GGGAGCCTTACAACTACCTGCAGAGGGCCTACTAC
CAGGTGGGGAGCGGGCCGGGCAG TAG
|||||| ||---||||||| |||-------------------------------------
CAGGTGCGG GGGCCGGCCAGGGTGCTACCCCAAGCCTACTGACTGTCTTACTGG
CCTTCCCCAGAGCCCCCTAGCCGCAGGCACCAGAGGGTCCAAGACAAGACTGGAAGGGCA
-----------------------|| || ||| | ||||| || || |||| | | |
CAAGCTTCAGCGAGTCCAGGAGAAAGCTGGGAAGCCC
CCTCGGGTTCGG GAGGAGCTGTGAGTGGCT
| ||||| |||------||||| |||||| |||||------------------------
CGCCGGGTCCGGGTCCGAGAGGAACTGTGAATGGCTGAGCCTGCTTCTCGAGGATCAGGC
Mỗi một alignment có một giá trị thông qua việc đánh giá các phần tử tạo thành
nó. Giá trị này phản ánh quá trình biến đổi chuỗi A thành chuỗi B và ngược lại. Định
nghĩa giá trị này một cách tối ưu sẽ cho phép ta tìm được một quá trình biến đổi tối ưu
từ A thành B(và ngược lại), điều này cũng đồng nghĩa với việc tìm phép alignment tối
ưu của A và B.
Việc tính toán giá trị cho một alignment phụ thuộc vào:
Ma trận đánh giá
Giá trị của Gap
Phương pháp đánh giá
A C T C G - - A T T
A G - - C T A AT C
Sự thay thế
Deletion gap
Insertion gap

2.2.1. Ma trận đánh giá(Scoring Matrix)
Kết quả của việc tính giá trị cho mỗi alignment phụ thuộc nhiều vào kết quả của
hàm đánh giá sự tương đồng của mỗi cặp amino acid(nucleotide) ( , )a bσ . Trong phần
ví dụ về alignment ta có đưa ra một ví dụ đơn giản cho ( , )a bσ tuy nhiên trong thực tế
sinh học khả năng xuất hiện của mỗi cặp amino acid(cũng như nucleotide) là khác
nhau, xác suất xuất hiện cùng lúc của cặp amino acid này có thể cao trong khi xác suất
xuất hiện của cặp amino acid kia có thể thấp. Vì thế độ tương đồng của các cặp amino
acid thường được lưu trữ dưới dạng một ma trận 2 chiều gọi là ma trận đánh giá.
Một ví dụ:
Bảng 2.1Ma trận BLOSUM62 lưu trữ hàm đánh giá độ tương đồng của tập 23 amino acid
Xét trên phương diện toán, ma trận đánh giá là 1 ánh xạ được định nghĩa như sau:
2
:( ')σ ∑ → trong đó ' {' '}∑ = ∑∪ − và ∑ là tập các amino acid hoặc nucleotide
Có nhiều hình thức ma trận đánh giá khác nhau dựa trên quá trình nghiên cứu,
thống kê thực tế sinh học. Hiện tại có 4 hình thức ma trận đánh giá: identity matrix,
genetic code matrix, chemical similarity matrix và substitution matrix.
A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V B Z X *
A 6 -2 -2 -3 -1 -1 -1 0 -2 -2 -2 -1 -1 -3 -1 2 0 -4 -3 0 -2 -1 -1 -6
R -2 8 -1 -2 -5 1 0 -3 0 -4 -3 3 -2 -4 -3 -1 -2 -4 -3 -4 -2 0 -2 -6
N -2 -1 8 2 -4 0 0 -1 1 -5 -5 0 -3 -4 -3 1 0 -6 -3 -4 5 0 -2 -6
D -3 -2 2 9 -5 0 2 -2 -2 -5 -5 -1 -5 -5 -2 0 -2 -6 -5 -5 6 1 -2 -6
C -1 -5 -4 -5 13 -4 -5 -4 -4 -2 -2 -5 -2 -4 -4 -1 -1 -3 -4 -1 -5 -5 -3 -6
Q -1 1 0 0 -4 8 3 -3 1 -4 -3 2 -1 -5 -2 0 -1 -3 -2 -3 0 5 -1 -6
E -1 0 0 2 -5 3 7 -3 0 -5 -4 1 -3 -5 -2 0 -1 -4 -3 -4 1 6 -1 -6
G 0 -3 -1 -2 -4 -3 -3 8 -3 -6 -5 -2 -4 -5 -3 0 -2 -4 -5 -5 -1 -3 -2 -6
H -2 0 1 -2 -4 1 0 -3 11 -5 -4 -1 -2 -2 -3 -1 -3 -4 3 -5 -1 0 -2 -6
I -2 -4 -5 -5 -2 -4 -5 -6 -5 6 2 -4 2 0 -4 -4 -1 -4 -2 4 -5 -5 -2 -6
L -2 -3 -5 -5 -2 -3 -4 -5 -4 2 6 -4 3 1 -4 -4 -2 -2 -2 1 -5 -4 -2 -6
K -1 3 0 -1 -5 2 1 -2 -1 -4 -4 7 -2 -5 -2 0 -1 -4 -3 -3 -1 1 -1 -6
M -1 -2 -3 -5 -2 -1 -3 -4 -2 2 3 -2 8 0 -4 -2 -1 -2 -1 1 -4 -2 -1 -6
F -3 -4 -4 -5 -4 -5 -5 -5 -2 0 1 -5 0 9 -5 -4 -3 1 4 -1 -5 -5 -2 -6
P -1 -3 -3 -2 -4 -2 -2 -3 -3 -4 -4 -2 -4 -5 11 -1 -2 -5 -4 -4 -3 -2 -2 -6
S 2 -1 1 0 -1 0 0 0 -1 -4 -4 0 -2 -4 -1 6 2 -4 -3 -2 0 0 -1 -6
T 0 -2 0 -2 -1 -1 -1 -2 -3 -1 -2 -1 -1 -3 -2 2 7 -4 -2 0 -1 -1 -1 -6
W -4 -4 -6 -6 -3 -3 -4 -4 -4 -4 -2 -4 -2 1 -5 -4 -4 16 3 -4 -6 -4 -3 -6
Y -3 -3 -3 -5 -4 -2 -3 -5 3 -2 -2 -3 -1 4 -4 -3 -2 3 10 -2 -4 -3 -2 -6
V 0 -4 -4 -5 -1 -3 -4 -5 -5 4 1 -3 1 -1 -4 -2 0 -4 -2 6 -5 -4 -1 -6
B -2 -2 5 6 -5 0 1 -1 -1 -5 -5 -1 -4 -5 -3 0 -1 -6 -4 -5 5 0 -2 -6
Z -1 0 0 1 -5 5 6 -3 0 -5 -4 1 -2 -5 -2 0 -1 -4 -3 -4 0 5 -1 -6
X -1 -2 -2 -2 -3 -1 -1 -2 -2 -2 -2 -1 -1 -2 -2 -1 -1 -3 -2 -1 -2 -1 -2 -6
* -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 -6 1

Identity matrix: đây là cơ chế đánh giá độ tương đồng đơn giản nhất, trong ma
trận này các cặp amino acid giống nhau sẽ có giá trị của phần tử tương ứng trong ma
trận là 1, các cặp amino acid còn lại sẽ nhận giá trị 0.
Ví dụ
Bảng 2.2 Một phần ma trận Identity
Ma trận mã di truyền(Genetic code matrix): trong ma trận này hàm đánh giá
của mỗi cặp amino acid dựa trên độ tương đồng về mã di truyền. Ngày nay ma trận
này hiếm khi được sử dụng trong việc alignment các chuỗi amino acid.
Ma trận tương đồng hóa học(chemical similarity matrix): trong ma trận này,
các amino acid có cấu trúc tương đồng về cấu trúc vật lý cũng như thuộc tính hóa học
như kích thước, hình dạng, khả năng phân cực,… thì phần tử tương ứng trong ma trận
sẽ nhận giá trị lớn hơn so với các cặp còn lại.
Ma trận thay thế(substitution matrix): Ma trận này được tính toán và xây dựng
dựa trên các quan sát thống kê về tần số thay đổi của các amino acid trong việc
alignment các chuỗi trình tự. Ma trận thay thế được đánh giá là tốt hơn so với 3 hình
thức ma trận trên và hiện nay cũng được sử dụng phổ biến nhất.
Trong phần này, xin giới thiệu 1 hình thức ma trận thay thế hay được sử dụng
trong các công trình nghiên cứu cũng như trong các công cụ phục vụ cho việc tính toán
sinh học: ma trận BLOSUM.
Ma trận BLOSUM(Block Subtitutation Matrix):
Khái niệm ma trận BLOSUM được xây dựng dựa trên 1 MSA của tập các protein
có sự khác biệt về quá trình tiến hóa. Hàm đánh giá của các cặp amino acid trong ma
trận được tính dựa vào tần số quan sát sự thay đổi trong các khối(block) của các local
alignment của các họ protein trong cơ sở dữ liệu BLOCK(Henikoff và Henikoff
1992)[14]. Cơ sở dữ liệu này gồm 3000 block của các protein đặc trưng, đại diện cho
vài trăm nhóm protein. Các ma trận BLOSUM được thiết kế nhằm giải quyết cho các
A R N D C Q
A 1 0 0 0 0 0
R 0 1 0 0 0 0
N 0 0 1 0 0 0
D 0 0 0 1 0 0
C 0 0 0 0 1 0
Q 0 0 0 0 0 1

trường hợp align các sequence có sự biến đổi, tiến hóa về mặt di truyền trong một
khoảng thời gian dài.
Ma trận BLOSUM bao gồm nhiều cấp độ, ký hiệu BLOSUMn.
Ma trận BLOSUMn(1 100n≤ ≤ ) cho biết độ tương đồng của các chuỗi được dùng
để tính ra chúng. Ví dụ, chúng ta xét ma trận BLOSUM62, giá trị của các phần tử
trong ma trận được tính từ tập các protein có độ tương đồng không lớn hơn 62%.
Trong tập các ma trận BLOSUMn, các ma trận có chỉ số n nhỏ thường được sử dụng
trong việc align các sequence có độ khác biệt cao(độ tương đồng thấp), và các ma trận
có chỉ số n lớn thường được sử dụng cho các sequence có độ tương đồng cao.
Ví dụ: ma trận BLOSUM62 thường được sử dụng nhất cho việc align các
sequence khi chưa xác định độ tương đồng của chúng, ma trận BLOSUM45 thường
được sử dụng cho các sequence có sự khác biệt cao, ma trận BLOSUM100 thường
được sử dụng cho các ma trận đó độ tương đồng cao.
Việc tính toán tập các ma trận BLOSUM dựa trên công thức xác suất biến đổi:
( , ) ( , ) log( )O
E
P
score a b a b k
P
σ= =
trong đó OP là xác suất chuyển đổi từ amino acid a sang amino acid b trong tập quan
sát
EP : là xác suất xuất hiện của amino acid b trong tập quan sát.
k là hệ số làm tròn. Thông thường k=10, và giá trị hàm đánh giá được làm tròn
thành số nguyên.
( , ) 0score a b > : cho biết sự thay thế giữa amino acid a và b có khả năng xảy ra cao
hơn so với sự thay đổi một cách ngẫu nhiên
( , ) 0score a b < : cho biết sự thay thế giữa amino acid a và b có khả năng xảy ra
thấp hơn so với sự thay đổi một cách ngẫu nhiên.
( , ) 0score a b = : cho biết sự thay thế giữa amino acid a và b tương đương với việc
thay thế 2 amino acid một cách ngẫu nhiên.
2.2.2. Gap
Việc tính giá trị của mỗi gap phụ thuộc vào bản chất tự nhiên của các chuỗi trình
tự, có thể tính giá trị của gap theo các hàm tuyến tính hoặc đa thức. Trong thực tế, để

đơn giản hầu hết các phương pháp đề xuất tính giá trị của gap dựa trên một hàm tuyến
tính theo chiều dài của gap.
Chúng ta sẽ xem xét “Phương pháp tính giá trị của gap dựa trên hàm tuyến tính”.
Thông thường khả năng xuất hiện phần tử đầu tiên của gap(khả năng mở gap) thường
khác với khả năng xuất hiện của các phần tử theo sau, gọi q(q>0) là giá trị xác định
khả năng mở một gap, và khả năng xuất hiện của mỗi phần tử trong gap(khả năng mở
rộng của gap) là r(r>0). Gọi )(kγ là hàm giá trị của gap ta định nghĩa:
( ) ( * )γ = − +k q r k
Ví dụ :
CAGGTGGGGAGCGGGCCGGGCAG
|||||| ||---||||||| |||
CAGGTGCGG GGGCCGGCCAG
Hình 2.9 Ví dụ về Gap.
Trong ví dụ trên: Khả năng xuất hiện của cặp đầu tiên
A
−
là q+r . Khả năng xuất
hiện của các phần tử tiếp theo trong gap lần lượt là r. Giá trị của gap: (3) ( *3)γ = − +q r .
2.2.3. Phương pháp đánh giá(Scoring Method)
Phương pháp đánh giá cho phép đánh giá sự giống nhau, tương đồng giữa các
trình tự dựa trên một số tiêu chí nào đó.
Việc so sánh giữa 2 hay nhiều chuỗi trình tự sẽ cho ra nhiều kết quả so sánh khác
nhau từ một tập chuỗi trình tự ban đầu. Cơ sở để đánh giá sự giống nhau, tương đồng
giữa các trình tự sau phép alignment thường căn cứ vào một hàm đánh giá cụ thể. Việc
xây dựng hàm đánh giá tốt sẽ cho phép xác định được kết quả nào của phép so sánh là
tối ưu. Hàm đánh giá chính là cốt lõi của một phương pháp đánh giá.
Đối với PSA, phương pháp đánh giá phổ biến nhất là dựa vào tổng giá trị của các
cặp ký tự đại diện không phải là gap, và giá trị của các gap trong PSA. Gọi K1 là tập
các phần tử không phải là gap của PSA, K2 là tập các gap trong PSA. Hàm đánh giá
PSA của 2 chuỗi S1, S2 với kết quả S’1, S’2 có dạng:
1 2( , )Score S S = Score(K1)+Score( K2)
1
1 1 2( ) ( ' [ ], ' [ ])σ
∈
= ∑i K
Score K S i S i , với S’1[i], S’2[i] là các phần tử thuộc K1.
2
2( ) ( )i
i K
Score K kγ
∈
= ∑ với γ(ki) là các hàm tính cho các gap thuộc K2.

Đối với một MSA do bản chất phức tạp của dữ liệu sinh học nên tất cả các
phương thức đánh giá đều có những hạn chế, và không có một tiêu chuẩn tổng quát
nào trong việc đo lường chất lượng của nó.
Trong phần này xin được giới thiệu một số phương pháp xây dựng hàm đánh giá
phổ biến cho một MSA [1].
Sum-of-Pair(SP):
Đây là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất. Nội dung của phương pháp này
là đánh giá MSA của k sequence dựa trên tổng kết quả alignment của tất cả ( k
2 ) cặp
sequence có trong MSA. Theo phương pháp này giá trị của mỗi cột của MSA sẽ được
tính bằng tổng tất cả các hàm đánh giá độ tương đồng của các cặp phần tử trong cột
này. Gọi ci,j là ký tự tại dòng i, cột j trong MSA và ( , )a bσ là hàm đánh giá sự tương
đồng của cặp amino acid a, b. Ta sẽ có giá trị hàm đánh giá độ tương đồng SP của cột i
như sau:
, ,( ) ( , ) 1 , ,1x i y i
x y
SP i c c x y k i nσ
<
= ≤ ≤ ≤ ≤∑
Trong đó n là chiều dài của MSA.
Gọi 1( ,..., )kSPScore S S là hàm đánh giá độ tương đồng của MSA theo SP.
1( ,..., )kSPScore S S sẽ bằng tổng tất cả các hàm đánh giá độ tương đồng của các cột
trong MSA:
1 1
1
( ,..., ) ( ,..., ) ( )
k
k k
i
Score S S SPScore S S SP i
=
= = ∑
MSA tối ưu là MSA có SP tối ưu.
Công thức này cũng có thể được viết lại dưới dạng sau:
1 1
1 1
( ,..., ) ( ,..., ) ( , )
k k
k k i j
i j i
Score S S SPScore S S SPScore S S
= = +
= = ∑ ∑
trong đó ( , )i jSPScore S S là hàm đánh giá theo SP của 2 chuỗi Si và Sj
Ví dụ: Xét một MSA của 3 sequence: ACCTG , CCTGT, AGCTAT
(S1) A C - C T G -
(S2) - C - C T G T
(S3) A - G C T A T
Nếu chúng ta định nghĩa ( , )a bσ như sau:
0
( , )
1
a b
a b
a b
σ
≠⎧
= ⎨
=⎩
Khi đó SP(2)= ( , ) ( , ) ( , )C C C Cσ σ σ+ − + − =1+0+0=1

SP=SP(1)+SP(2)+SP(3)+SP(4)+SP(5)+SP(6)+SP(7)=1+1+1+3+3+1+1=11
Kết quả đánh giá độ tương đồng của 3 chuỗi này cũng có thể được biểu diễn:
SP(S1,S2,S3)=SP(S1,S2)+SP(S2,S3)+SP(S3,S1)=5+3+3=11
Phương pháp #LOG#:
Phương pháp này đánh giá độ tương đồng của MSA dựa trên các công thức sau:
Hàm đánh giá độ tương đồng của MSA tại cột thứ i:
# ( )# ( )log ( )i i
a
LOG i c a c a
∈∑
= ∑
Công thức đánh giá độ tương đồng của toàn bộ MSA:
1 1
1
( ,..., ) # ( ,..., )# ( )log ( )
n
k k i i
i a
Score S S LOG S S c a c a
= ∈∑
= = ∑∑
Trong đó a∈∑ với ∑ là tập các amino acid hoặc nucleotide
( )ic a là số lần xuất hiện của a tại cột thứ i.
Phương pháp Trung bình thông tin(Average Information Content):
Trong phương pháp này hàm đánh giá độ tương đồng của MSA tại cột thứ i được
xây dựng dựa trên công thức sau:
( )1
( ) ( )log
( )
i
i
a
f a
IC i f a
n p a∈∑
= ∑
fi(a) là tần số xuất hiện của a trong cột thứ i của MSA. (
( )
( ) i
i
c a
f a
k
= )
p(a) là tần số xuất hiện của a trong toàn bộ MSA.
Khi đó công thức tính độ tương đồng của MSA:
1 1
1
( )1
( ,..., ) ( ,..., ) ( )log
( )= ∈Σ
= = ∑∑
n
i
k k i
i a
f a
Score S S IC S S f a
n p a
Phương pháp Entropy:
Phương pháp này đánh giá độ tương đồng của MSA dựa trên lý thuyết về Entropy
Hàm đánh giá độ tương đồng của cột thứ i trong MSA:
( ) ( )log ( )i i
a
entropy i c a f a
∈∑
= −∑
Hàm đánh giá độ tương đồng của toàn bộ MSA:
1
1 1
( ,..., ) ( ) ( )log ( )
n n
k i i
i i a
score S S entropy i c a f a
= = ∈∑
= =∑ ∑∑

Trong phạm vi của luận văn này phương pháp được sử dụng để đánh giá là
phương pháp Sum-of-Pair.
2.3.Các phương pháp giải quyết bài toán so sánh trình tự
Hiện nay đã có nhiều cách tiếp cận khác nhau của các nhà nghiên cứu về vấn đề
này, Pairwise Sequence Alignment-PSA đã được giải quyết khá triệt để, tuy nhiên bài
toán Multiple Sequence Alignment-MSA dựa trên phương pháp đánh giá Sum-of-Pair
vẫn còn là một vấn đề để ngỏ.
Wang và Jiang [32] đã chứng minh rằng việc tìm kiếm phép Alignment tối
ưu cho bài toán Multiple Alignment là bài toán NP.
Đã có nhiều mô hình, thuật giải được áp dụng để giải quyết bài toán này: Kỹ
thuật quy hoạch động(Dynamic Programming), sử dụng mô hình Markov ẩn (Hidden
Markov Model), các kỹ thuật tìm kiếm cục bộ(Local Search)…. Hầu hết các phương
pháp giải quyết rất tốt bài toán PSA. Tuy nhiên vì MSA là bài toán NP nên các kỹ
thuật đưa ra đều không thể đánh giá chính xác về mức độ tốt xấu của từng giải thuật,
mỗi giải thuật sẽ có ưu điểm trong từng trường hợp cụ thể [6], [28], [35].
Việc giải quyết bài toán được chia thành 2 hướng:
Phương pháp tính toán chính xác, tìm ra MSA tối ưu
Phương pháp tính toán gần đúng tìm ra MSA cận tối ưu.
Phương pháp tính toán chính xác: bao gồm phương pháp quy hoạch động tổng
quát(Needleman-Wuns)[22], và một số giải pháp phần cứng.
Phương pháp tính toán cận tối ưu: Phương pháp này sử dụng các tiếp cận
heuristic để giải quyết bài toán trên tập dữ liệu lớn theo hướng tìm ra các lời giải cận
tối ưu, có thể chấp nhận được về độ chính xác cũng như thời gian và không gian bộ
nhớ sử dụng. Phương pháp này chia thành 2 nhóm:
Progressive Algorithm
Iterative Algorithm
Progressive Algorithm: về cơ bản phương pháp này vẫn dựa trên nền tảng của
dynamic programming. Ý tưởng của Progressive Algorithm là tìm MSA gần tối ưu
thông qua việc align các sequence với nhau, dựa trên việc áp dụng bài toán PSA lặp đi
lặp lại nhiều lần. Ưu điểm của phương pháp này giúp tìm lời giải nhanh hơn. Chi tiết
về phương pháp này sẽ đề cập trong chương 3. Một số chương trình hiện thực theo

phương pháp này: CLUSTALW, MULTALIGN, PILEUP, BLAST, FASTA.
MULTAL, DIALIGN.
Iterative Algorithm:Ý tưởng của các giải thuật theo phương pháp này là : đầu tiên
sẽ xây dựng một MSA mà không quan tâm đến độ tốt xấu, sau đó sẽ cải thiện chất
lượng của MSA này theo thời gian thông qua các bước lặp.
Một số các giải thuật theo phương pháp này: Giải thuật di truyền, Mô hình Markov
ẩn.
So sánh Progressive Algorithm và Iterative Algorithm: Cả 2 phương pháp đều
có ưu điểm và khuyết điểm, tùy theo điều kiện cũng như yêu cầu cụ thể mà chúng ta
có thể lựa chọn phương pháp hợp lý nhất.
Iterative Algorithm thông thường cho lời giải có độ chính xác cao hơn tuy nhiên
trong một số trường hợp, phương pháp này có thể cho ra các lời giải không tốt.
Iterative Algorithm đòi hỏi thời gian tính toán cao, một số trường hợp giải thuật có thể
cho thời gian tính toán cao hơn so với cách tiếp cận theo phương pháp tính toán chính
xác của Needlman-Wuns(Nicholas, 2002)[23]. Đây là một trong những nhược điểm
lớn của phương pháp này.
Hình 2.10 Mối tương quan giữa các chương trình hiện thực cho các phương pháp.
2.3.1. Phương pháp Quy hoạch động(Dynamic Programming)
Đây là phương pháp phổ biến và cơ bản nhất để tiếp cận bài toán so sánh trình tự.
Kỹ thuật dynamic programming giải quyết bài toán dựa trên lý thuyết về Edit distance
được đưa ra bởi Vladimir Levenshtein, khoảng cách này định nghĩa số các thao tác
nhỏ nhất để có thể chuyển đổi một chuỗi trình tự này thành một chuỗi trình tự khác.
Edit distance có thể biểu diễn cho quá trình tiến hóa của một đoạn gene, DNA, protein
UPGMA
Multalign,
Pileup
NJ
ClustalW
GA
Saga
HMM
Hmmt
Iterative
Progressive
Mutal
Dialign

theo thời gian. Điều này hoàn toàn hữu dụng cho lý thuyết về so sánh trình tự. Kỹ
thuật dynamic programming có thể tính được edit distance. Bằng việc xây dựng các
ma trận đánh giá k chiều với mỗi chiều của ma trận tương ứng với một trong k trình tự
của bài toán, phương pháp dynamic programming có thể tìm ra được giá trị hàm đánh
giá tối ưu cho ma trận này, từ đó sử dụng kỹ thuật lưu vết để tìm ra được phép so sánh
nhiều trình tự tối ưu nhất.
Needleman-Wuns đã xây dựng phương pháp tìm MSA tối ưu của k sequence dựa
trên việc tổng quát hóa giải thuật quy hoạch động cho 2 sequence. Trong giải thuật này
các tác giả đã thay thế việc tính toán điền các giá trị cho ma trận 2 chiều bằng ma trận
n chiều. Giải thuật phụ thuộc vào số sequence, chiều dài cũng như sự khác biệt của các
sequence. Giải thuật này đòi hỏi độ phức tạp là hàm số mũ theo chiều dài và số trình tự
( )k
nθ . Trong thực tế việc hiện thực giải thuật này đòi hỏi chi phí tiêu tốn rất cao về
mặt thời gian cũng như bộ nhớ sử dụng. Khi n và k đủ lớn việc thực thi giải thuật là
không thực tế. Một mini-supercomputer với 4GB bộ nhớ có thể align 20 sequence
thuộc nhóm phospholipase A2, mỗi sequence có khoảng 130 amino acid[23]. Đã có
một số phương pháp cải thiện giải thuật của Needleman-Wuns, bằng cách áp dụng
heuristic vào giải thuật này, tuy nhiên vẫn có hạn chế về giá trị của n, k.
0
0
0
0
0
0000000
0
0
0
0
0
0000000
G A A T T C
G
G
A
T
C
22
54310-1
13532-1
-3-11340
-2-2-2-112
-1-1-1-10
54310-1
13532-1
-3-11340
-2-2-2-112
-1-1-1-10
Hình 2.11 Phương pháp tính toán chính xác bằng dynamic programming
2.3.2. Sử dụng các thiết bị phần cứng
Phương pháp sử dụng thiết bị phần cứng để hiện thực hóa kỹ thuật dynamic
programming, hoặc sử dụng các thiết bị phần cứng để song song hóa, chia nhỏ bài
toán. Các phương pháp này sẽ giúp thực thi bài toán nhanh hơn tuy nhiên cả hai
phương pháp này đều đòi hỏi chi phí quá cao.

2.3.3. Phương pháp tìm kiếm cục bộ(Local Search)
Các kỹ thuật tìm kiếm cục bộ sử dụng các kỹ thuật lặp với các tham số đầu vào xác
định, giải quyết bài toán so sánh nhiều trình tự theo hướng tìm ra lời giải gần tối ưu
nhất dựa trên các bước di chuyển tốt của của mỗi trạng thái của lời giải so với các
trạng thái xung quanh nó trong mỗi vòng lặp xác định. Chủ yếu được sử dụng cho việc
giải quyết bài toán so sánh theo hướng toàn cục. Phương pháp này có ưu điểm thừa kế
được các ưu điểm của các giải thuật tìm kiếm cục bộ: giảm không gian tìm kiếm của
lời giải, tốc độ tìm kiếm nhanh…, tuy nhiên do phương pháp tìm kiếm cục bộ chỉ đảm
bảo tính đúng(sound) chứ không đảm bảo tính đầy đủ(complete), và do việc lựa chọn
các bước đi để thoát khỏi tình trạng tối ưu cục bộ là ngẫu nhiên nên có thể thuật toán
sẽ không tìm ra được lời giải tốt trong một số lần chạy(phụ thuộc vào việc ấn định các
tham số đầu vào). Một số giải thuật : Tabu Search, Simulated Annealing(giải thuật
luyện kim).
2.3.4. Sử dụng giải thuật Di truyền(Genetic Algorithm)
Phương pháp sử dụng thuật giải di truyền cho bài toán so sánh nhiều trình tự là
một phương pháp phù hợp với bản chất sinh học [34]. Ý tưởng tạo ra một quần thể các
alignment sau đó chọn ra các lời giải tốt nhất có thể. Phương pháp này tạo dựng một
quần thể các phép so sánh trình tự từ các phép toán cơ bản của sinh học, lai tạo, đột
biến và cố gắng cải thiện hàm thích nghi của quần thể các phép so sánh trình tự.
Phương pháp này cho kết quả tốt, tuy nhiên hạn chế của phương pháp này là thời gian
tính toán lớn(đặc điểm chung của giải thuật di truyền). Một số phần mềm:
SAGA(Notredame và Higgins, 1996)[24].
2.3.5. Sử dụng Mô hình Markov ẩn(Hidden Markov Model-HMM).
Áp dụng mô hình Markov ẩn để mô hình hóa bài toán so sánh nhiều trình tự. Ý
tưởng của phương pháp này là sử dụng mô hình Markov ẩn để biểu diễn MSA(được
giới thiệu bởi Eddy(1995) [8]), sau đó tối ưu khả năng mà một mô hình HMM có thể
biểu diễn cho các sequence đã được align. Trong mô hình này các
nucleotide(A,C,T,G) hoặc 23 amino acid sẽ là tập các ký tự. Các trạng thái của mô
hình sẽ thuộc 3 loại trạng thái: match, insert, delete. Mỗi ký tự sẽ có 1 xác suất xuất
hiện nhất định tại mỗi trạng thái. Giữa các trạng thái sẽ có xác suất chuyển đổi từ trạng
thái này sang trạng thái khác. Dựa trên mô hình này mỗi chuỗi trình tự bất kỳ trong

sinh học sẽ được sinh ra bằng một con đường tập các trạng thái. Tập hợp các trạng thái
của các chuỗi trình tự trong mô hình HMM sẽ là 1 kết quả của bài toán so sánh nhiều
trình tự. Và như vậy bài toán so sánh nhiều trình tự sẽ trở thành bài toán tìm xác suất
điều kiện cực đại của các chuỗi trình tự khi biết mô hình.
Hình 2.12 Mô hình Markov cho bài toán MSA.
Hình trên minh họa quá trình sinh ra một kết quả của phép so sánh giữa 2 trình tự
từ mô hình Markov. Trạng thái match được biểu diễn bằng các hình chữ nhật, trạng
thái insert được biểu diễn bởi các hình thoi, trạng thái delete được biểu diễn bởi các
hình tròn.
Bài toán tìm xác suất cực đại của các chuỗi trình tự trong mô hình có thể được
giải quyết bằng nhiều kỹ thuật: giải thuật Viterbi, Forward-Backward Algorithm,
Baum-Welch Algorithm…
Khác với các phương pháp ở trên phụ thuộc vào cơ chế đánh giá(hàm đánh giá).
Mô hình HMM sẽ xây dựng bài toán so sánh nhiều trình tự dựa trên chính bản thân
thông tin của các trình tự, sự biến đổi của các thông số đánh giá sẽ do chính bản thân
các trình tự quyết định. Phần mềm hiện thực theo phương pháp này: HMMT.
Ngoài các phương pháp được trình bày ở trên, vẫn còn một số phương pháp tiếp
cận khác để giải quyết bài toán như mạng Neuron …
Tựu trung lại các phương pháp đều có điểm mạnh và điểm khuyết của chúng
trong việc giải bài toán so sánh nhiều trình tự. Tuy nhiên như tôi đã trình bày không
một phương pháp nào có thể gọi là hoàn hảo và chiếm ưu thế tuyệt đối, tất cả các
phương pháp đều hướng đến việc tìm ra một lời giải gần tốt nhất với khoảng thời gian
A1 A2 A3 − A4 − A5
− − B1 B2 B3 B4 B5

hợp lý, thay vì hướng đến việc tìm ra lời giải tốt nhất với một khoảng thời gian của
một bài toán NP. Trong các phương pháp trên phương pháp dynamic programming là
phương pháp ra đời sớm nhất, rất hiệu quả với bài toán so sánh 2 trình tự(PSA), tuy
nhiên lại không thật sự tốt với bài toán MSA có dữ liệu lớn, điều này có thể được khắc
phục nếu tiếp cận thuật giải theo hướng Progressive Algorithm, xây dựng một sự cải
tiến bằng cách kết hợp các kỹ thuật heuristic trong quá trình xử lý, giảm thiểu không
gian tìm kiếm, loại bỏ cách tiếp cận dynamic programming truyền thống(xây dựng ma
trận đánh giá k chiều), đưa về bài toán xử lý dựa trên việc đánh giá tất cả các bài toán
so sánh 2 trình tự được sinh ra từ các trình tự của bài toán MSA. Phương pháp dựa trên
Progressive Algorithm này sẽ cho phép giảm độ phức tạp của giải thuật, tăng tốc độ
tính toán, giúp tìm kiếm lời giải trong khoảng thời gian ngắn, mà vẫn đáp ứng được lời
giải gần tốt nhất trong hầu hết các trường hợp. Trong phạm vi nghiên cứu của mình tôi
xin đề xuất phương pháp thực hiện này cho việc giải quyết bài toán MSA. Giải pháp
được đưa ra chỉ giới hạn giải quyết bài toán MSA dưới hình thức global alignment.

Chương 3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP
THỰC HIỆN
Chương này xin được giới thiệu về phương pháp quy hoạch động, phương pháp
Progressive Algorithm sử dụng heuristic dựa trên quy hoạch động để giải bài toán.
3.1. Giới thiệu về Dynamic Programming
Dynamic Programming [7] là phương pháp giải bài toán bằng cách kết hợp các
lời giải của các bài toán con. Đặc điểm của giải thuật dynamic programming:
Các bài toán con không độc lập với nhau: chúng có chung các bài toán con
nhỏ hơn.
Giải mỗi bài toán con chỉ một lần, và ghi nhớ lời giải đó trong một bảng
để truy cập khi cần đến.
Một giải thuật dynamic programming được xây dựng qua bốn bước:
1. Xác định cấu trúc của một lời giải tối ưu.
2. Định nghĩa đệ quy cho giá trị của một lời giải tối ưu.
3. Tính giá trị của một lời giải tối ưu từ dưới lên (“bottom-up”).
4. Xây dựng lời giải tối ưu từ các thông tin đã tính.
Trong phần này, xin được trình bày tổng quan cách tiếp cận bằng kỹ thuật
dynamic programming cho vấn đề so sánh trình tự, từ bài toán so sánh 2 trình tự PSA
đến bài toán so sánh nhiều trình tự MSA [25], [27], [30]. Phần trình bày này chỉ xét
đối với phép toán Global Alignment.
Vì bài toán PSA chính là nền tảng cho kỹ thuật dynamic programming giúp giải
quyết bài toán MSA, nên trong phần đầu tôi sẽ trình bày về bài toán cơ bản PSA.
3.2. Bài toán PSA và cách giải quyết bằng kỹ thuật quy
hoạch động
Phần 2.1.3 đã giới thiệu về bài toán PSA. Phần này sẽ giới thiệu hướng giải
quyết bài toán này bằng quy hoạch động.
Kỹ thuật này sẽ cho phép chúng ta xây dựng một phép alignment tối ưu.
Xét 2 chuỗi trình tự S1 và S2, |S1|=n, |S2|=m, mục đích của chúng ta là tìm kiếm
một phép alignment tối ưu cho S1 và S2.

3.2.1. Giải thuật quy hoạch động cho bài toán PSA
Định nghĩa 3.1: Xét định nghĩa về 1 cơ chế đánh giá như sau
Nếu a và b là 2 ký tự đại diện cho các amino acid(nucleotide) trong 2 trình
tự. Gọi ( , )a bσ là hàm đánh giá của cặp a, b trong trong ma trận đánh giá
Hàm giá trị của gap phụ thuộc vào hằng số r>0 và chiều dài k
( ( ) *γ = −k r k ).
T là một chuỗi, ta định nghĩa |T| là chiều dài của chuỗi T.
Giá trị của phép alignment A của 2 chuỗi S1, S2 với kết quả S’1, S’2:
1
1 2 2( '[ ], '[ ]) *σ
∈
−∑i K
S i S i l r
với K1 là tập các phần tử không là gap, |K1|=l1, l2 là tổng chiều dài của
gap, ' '
1 2 1 2| | | |l l l S S+ = = =
Phép alignment tối ưu là phép alignment có giá trị lớn nhất có thể có của 2
chuỗi.
Định nghĩa 3.2: Gọi S(i,j) là giá trị của một phép alignment tối ưu của chuỗi
S1i(S1[1],.., S1[i]) và S2j (S2[1],..,S2[j])( 1≤ ≤i n ,1≤ ≤j m ) như vậy S(n,m) sẽ là giá trị
của một phép alignment tối ưu của S1 và S2. S(i, j) được định nghĩa như sau:
S(0, 0)=0
S(i,0)=S(i-1,0) -r, i>0
S(0,j)=S(0,j-1) -r, j>0
Từ định nghĩa của S(i, j) ta sẽ có công thức tính S(i, j) như sau:
S(i,j)= max { S(i-1, j-1) + 1 2( [ ], [ ])S i S jσ ,
S(i-1, j) - r ,
S(i, j-1) - r } i>0, j>0
Trong đó S(i-1, j-1) chính là giá trị của một phép alignment tối ưu của 2 chuỗi
S1i(S1[1],.., S1[i-1]) và S2j(S2[1],…,S2[j-1])
Hình 3.1 Phương pháp quy hoạch động cho bài toán PSA

Công thức S(i,j) ở trên cho phép ta dễ dàng vận dụng kỹ thuật quy hoạch động.
Ví dụ: Xét 2 chuỗi “ACBCDB” và “CADBD”
Hàm đánh giá :
2
( , )
1
a b
a b
a b
σ
=⎧
= ⎨
− ≠⎩
Cho r=1
Ta thu được ma trận giá trị S(i,j) của 2 chuỗi trình tự như hình dưới
j 0 1 2 3 4 5
i C A D B D
0 0 -1 -2 -3 -4 -5
1 A -1 -1 1 0 -1 -2
2 C -2 1 0 0 -1 -2
3 B -3 0 0 -1 2 1
4 C -4 -1 -1 -1 1 1
5 D -5 -2 -2 1 0 3
6 B -6 -3 -3 0 3 2
Từ ma trận kết quả này ta có S(6,5)=2. Như vậy giá trị của phép alignment tối ưu
của 2 chuỗi trên là 2. Từ kết quả này ta sẽ đi tìm các phép alignment tối ưu mà cho
S(6,5)=2. Sử dụng kỹ thuật lưu vết ta sẽ có được 3 trong số các kết quả, như hình dưới.
j 0 1 2 3 4 5
i C A D B D
0 0 -1 -2 -3 -4 -5
1 A -1 -1 1 0 -1 -2
2 C -2 1 0 0 -1 -2
3 B -3 0 0 -1 2 1
4 C -4 -1 -1 -1 1 1
5 D -5 -2 -2 1 0 3
6 B -6 -3 -3 0 3 2
Bảng 3.1 Bảng kết quả giải thuật quy hoạch động cho bài toán PSA

Dựa vào các con đường được sinh ra do kỹ thuật lưu vết từ S(m,n) đến S(0,0), các
alignment sẽ được sinh ra dựa trên nguyên tắc:
Nếu con đường đi theo hướng đường chéo từ S(i,j) đến S(i-1,j-1) thì 2 ký
tự đại diện cho S1[i] và S2[j] sẽ được ghi vào kết quả(đã được align)
Nếu con đường đi theo hướng từ S(i,j) đến S(i-1,j) thì ký tự đại diện cho
S1[i] và ‘-‘ sẽ được ghi vào kết quả(1 insertion gap được sinh ra)
Nếu con đường đi theo hướng từ S(i, j) đến S(i, j-1) thì ký tự đại diện cho
S2[j] và ‘-‘ sẽ được ghi vào kết quả(1 deletion gap được sinh ra)
Theo nguyên tắc này, trong ví dụ trên ta thu được 3 kết quả tương ứng với 3 con
đường truy hồi:
Như vậy cách tiếp cận quy hoạch động gồm 3 bước:
Khởi tạo ma trận từ 2 chuỗi sequence.
Tính toán, điền giá trị cho ma trận.
Sử dụng kỹ thuật lưu vết để tìm ra kết quả.
Giải thuật tính S(m,n) và lưu vết
S(0,0)=0;
for i=1 to n do
S(i,0)= S(i-1,0) - r;
for j=1 to m do
S( j,0)= S(0, j-1) - r;
for i=1 to |S1| do
for j=1 to |S2| do
{
S(i, j)= max ( S(i-1, j-1) + 1 2( [ ], [ ])S i S jσ ,
S(i-1, j) - r ,
S(i, j-1) - r );(1)
BackPTR(S(i, j))=(imax, jmax);//lưu trữ vết vào mảng BackPTR.
}
– A C B C D B
C A D B – D –
A C B C D B –
– C A – D B D
A C B C D B –
– C – A D B D

Với imax, jmax là giá trị tương ứng của i, j trong biểu thức (1). Xây dựng phương
thức tìm alignment theo nguyên tắc nêu ở trên, dựa vào mảng lưu trữ vết BackPTR, ta
sẽ thu được kết quả.
Giải thuật tìm S(m,n) và lưu vết có độ phức tạp (( 1) ( 1))n mΟ + + + , quá trình tìm
alignment từ tập vết BackPTR có độ phức tạp (( 1) ( 1))n mΟ + + + , vì thế độ phức tạp của
giải thuật quy hoạch động cho bài toán là: (( 1)( 1))n mΟ + + + (( 1) ( 1))n mΟ + + + = ( )nmΟ .
3.2.2. Giải thuật Gotoh
Trong giải thuật trên, chúng ta xét trường hợp gap đơn giản, bỏ qua các tham số
khả năng mở gap và khả năng xuất hiện phần tử tiếp theo trong gap . Khi giá trị của
gap phụ thuộc vào các tham số này, công thức tính S(i,j) ( i>0, j>0) sẽ có dạng:
1 2( , ) max{ ( 1, 1) ( [ ], [ ]),
max{ ( , 1) ( 1)},
max{ ( 1, ), ( 1)}} 2 ,2
S i j S i j S i S j
S i x j x
S i j y y x i y j
σ
γ
γ
= − − +
− − + −
− − − ≤ ≤ ≤ ≤
Gotoh[13] đưa ra 1 giải thuật cho phép tính khi gap là 1 hàm tuyến tính dạng :
( ) ( * )k q r kγ = − +
Để tính toán S chúng ta đưa vào thêm các định nghĩa sau:
Gọi D(i, j) là giá trị lớn nhất của alignment giữa S1i và S2j mà được kết thúc bằng
một deletion gap.
I(i, j) là giá trị lớn nhất của một alignment giữa S1i và S2j mà được kết thúc bằng
một insertion gap.
Chúng ta sẽ có công thức tính cho S(i, j), D(i, j), I(i, j)
S(0, 0) = 0,
S(i, 0) = max{D(i, 0) } for i > 0,
S(0, j ) = max{I (0, j ) } for j > 0,
S(i, j ) = max{S(i − 1, j − 1) + σ(S1[i] , S2[j] ),D(i, j ), I (i, j) } for i > 0, j > 0.
D(0, j ) = S(0, j ) − q for j ≥ 0,
D(i, 0) = D(i − 1, 0) − r for i > 0,
D(i, j ) = max{D(i − 1, j ) − r, S(i − 1, j ) − q − r }for i > 0, j > 0.
I (i, 0) = S(i, 0) − q for i ≥ 0,
I (0, j ) = I (0, j − 1) − r for j > 0,
I (i, j ) = max{I (i, j − 1) − r, S(i, j − 1) − q − r }for i > 0, j > 0.

Phần tiếp theo xin đề cập về cách tính giá trị của phép chuyển đổi từ chuỗi S1
sang S2 theo các khái niệm được giới thiệu ở trên. Chúng ta sẽ sử dụng 3 mảng 2
chiều để lưu trữ kết quả cho S, D,I.
Gotoh’s algorithm
arrays S[0..m, 0..n] , D[0..m, 0..n] , I[0..m, 0..n]
S(0, 0)← 0
for j ← 1 to n do
{
S(0, j) ← −( q+r*j)
D(0, j) ← S(0,j) - q
}
for i ← 1 to m do
{
S(i, 0) ← −(q + r*i)
I(i, 0) ← S(i,0)−q
for j ← 1 to n do
{
I(i, j) ← max {I(i, j - 1) , S(i, j - 1) −q} - r
D(i, j) ← max {D(i - 1, j) , S(i - 1, j) - q} - r
S(i, j) ← max {D(i, j) , I(i, j) , S(i − 1, j − 1) + 1 2( [ ], [ ])S i S jσ }
}
}
write "cost is" S(m, n)
3.2.3. Giải thuật cải tiến không gian nhớ
Từ giải thuật Gotoh ta có nhận xét sau:
Các giá trị của các phần tử trong dòng thứ i của ma trận S và D chỉ phụ
thuộc vào giá trị của các phần tử trong dòng thứ i-1 và dòng thứ i.
Giá trị của các phần tử của dòng thứ i của ma trận I chỉ phụ thuộc vào các
phần tử trước đó cũng của dòng này.
Từ 2 nhận xét trên ta thấy rằng để tính giá trị S(m,n) chúng ta không cần phải lưu
trữ toàn bộ 3 ma trận như giải thuật Gotoh. Ta có thể giảm không gian lưu trữ khi thực
thi giải thuật xuống còn (n)θ thông qua, kỹ thuật đổi chỗ(swap). Bằng kỹ thuật này ta
chỉ cần một không gian nhớ n phần tử, lưu trữ giá trị các phần tử của dòng thứ i-1 khi
bắt đầu tính giá trị các phần tử của dòng thứ i. Giá trị tính được của dòng thứ i sẽ lại
được ghi đè lên không gian nhớ này. Như vậy lúc nào ta cũng chỉ cần (n)θ không gian

nhớ. Tuy nhiên giải thuật chỉ tính giá trị của S(m,n), không lưu vết và tìm kết quả.
Việc tìm kết quả alignment dựa trên giải thuật này sẽ được trình bày trong chương 4.
Gọi SS và DD là 2 mảng có chiều dài n sẽ dùng để lưu trữ giá trị của các phần tử
thuộc dòng thứ i của các ma trận S và D, e là giá trị của I . Sau vòng lặp thứ i, vector
SS sẽ lưu trữ giá trị của hàng thứ i của ma trận S. Tương tự như vậy sau vòng lặp thứ i
của giải thuật, DD sẽ lưu trữ giá trị của hàng thứ i của ma trận D.
Giải thuật:
vectors SS[0..n] , DD[0..n]
Linear(S1,S2,SS,DD,-q)
Procedure Linear(S1,S2,SS,DD,p)
Var e, c, s, t
SS(0) ← 0
for j ← 1 to n do/*Khởi tạo*/
{
SS( j) ← −(q + r*j)
DD( j) ← SS(j) − q
}
t←p
for i ← 1 to m do/*Tính SS, DD*/
{
s ← SS(0)
SS(0) ← c←t←t−r /∗ −(q + r*i)*/
e← SS(0) − q
for j← 1 to n do
{
e← max {e, c −q} − r
DD( j) ← max {DD( j) , SS( j) − q} − r
c← max {DD( j) , e, s + 1 2( [ ], [ ])S i S jσ }
s ← SS( j)
SS( j) ← c
}
}
write "cost is" SS(n)
Như vậy sau khi kết thúc giải thuật SS sẽ lưu trữ giá trị của hàng thứ i của ma trận
S. Khi đó SS(n)=S(m,n).
Tại mỗi thời điểm ứng với giá trị của i>0, j>0 giá trị của các thông số SS(k),
DD(k), s, c, e (k>0)sẽ được hiểu như sau:
SS(k) =
⎪⎩
⎪
⎨
⎧ <
≥−
jkkiS
jkkiS
),(
),1(

DD(k) =
⎪⎩
⎪
⎨
⎧ <
≥−
jkkiD
jkkiD
),(
),1(
e = I(i, j −1)
c = S(i, j − 1)
s = S(i − 1, j − 1)
Ví dụ: Cho ),( baσ = -1 nếu a≠ b, ),( aaσ = 0, and kk 5.02)( −−=γ . Hai chuỗi S1, S2
lần lượt là AGTAC và AAG. Quá trình chuyển đổi từ chuỗi S1 sang S2 bao gồm các
bước delete GT, thay thế C bằng G, và giá trị của phép chuyển này là -4.
Áp dụng giải thuật Gotoh ta sẽ có các bảng như sau.‘*’ là các giá trị không xác
định.
Hình 3.2 Các ma trận S, D, I cho 2 chuỗi AGTAC and AAG.
Với giải thuật cải tiến, ta chỉ cần sử dụng 2 vector có 4 phần tử S và D và các giá
trị e,c, s tương ứng với I(i, j − 1), S(i, j − 1), và S(i − 1, j − 1). Hình trên biểu diễn giá
trị của SS, DD, e, c, s khi i= 5 và j = 2, giá trị của SS và DD được biểu diễn trong ô
chữ nhật, giá trị của e, c, và s được biểu diễn trong các ô hình elip.
A G T A C
A − − Α G

3.3. Giải thuật tính toán phép Alignment tối ưu cho bài toán
Multiple Alignment sử dụng kỹ thuật dynamic
programming
Phương pháp dynamic programming truyền thống tiếp cận bài toán MSA bằng
cách xây dựng hàm đánh giá theo phương pháp Sum-of-Pair(sử dụng tổng các kết quả
của phép alignment từng cặp trình tự(pairwise alignment)). Với phương pháp này thay
vì sử dụng hàm σ ta sẽ định nghĩa một hàm δ (x,y) để đo lường khoảng cách giữa 2
ký tự x, y. Sự khác nhau càng nhiều giữa 2 chuỗi trình tự thì δ càng lớn. Như vậy với
từng cặp trình tự S, T mục tiêu của phương pháp này là sẽ tìm giá trị nhỏ nhất của biểu
thức:
d*
(S,T)=min d(S,T)=min(∑=
l
i
iTiS
1
])['],['(δ ) với l=|S’|=|T’|
Định nghĩa 3.3: Giá trị của một MSA của k chuỗi S1, S2,…,Sk theo cách tiếp cận
sử dụng tổng kết quả của các phép alignment từng cặp trình tự(Sum of pair-SP) là tổng
của tất cả ( k
2 ) phép alignment từng cặp trình tự từ k chuỗi này.
Ví dụ: Xét một MSA của 3 chuỗi trình tự:
(S1) A C - C D B -
(S2) - C - A D B D
(S3) A - B C D A D
Nếu chúng ta định nghĩa ),( yxδ như sau:
0,
( , )
1,
x y
x y
x y
δ
=⎧
= ⎨
≠⎩
Giá trị của MSA trên sẽ là d(S1,S2)+d(S1,S3)+d(S2,S3)=3+4+5=12
Định nghĩa 3.4:
Alignment tối ưu của k chuỗi S1, S2,…,Sk theo phương pháp sử dụng tổng kết quả
của các phép alignment từng cặp trình tự, là một alignment có giá trị của tổng kết quả
của các phép alignment từng cặp trình tự, mà giá trị này là nhỏ nhất. (minimize biểu
thức *
1 1
( ) ( , )
= = +
= ∑ ∑
k k
i j
i j i
f M d S S )
Xét bài toán MSA với k chuỗi trình tự S1,S2,…,Sk có chiều dài |S1|,|S2|,…,|Sk|.
Gọi min 1min{| |,...,| |)kn S S= , max 1max{| |,...,| |)kn S S=
Rõ ràng theo cách tiếp cận sử dụng cho bài toán với 2 chuỗi trình tự thì ta sẽ cần
một ma trận k chiều: 1 2(| |)(| |)...(| |)k
k
S S S . Ma trận này có 1 2(| |)(| |)...(| |)k
k
S S S phần tử.

Và mỗi phần tử sẽ phụ thuộc vào 2k
-1 phần tử xung quanh nó. Như vậy quá trình tìm
phép alignment tối ưu như đã tiếp cận với bài toán PSA sẽ cho độ phức tạp của giải
thuật là 1 2 min min((| |)(| |)...(| |)) (2 ) ( ). (2 ) ((2 ) )k k k k
kS S S n nΟ Ο ≥ Ο Ο = Ο . Rõ ràng với nmin lớn
khoảng vài trăm phần tử và k≥ 3 thì giải thuật là không hiệu quả về mặt thời gian.
Hình 3.3 Minh hoạ quá trình tìm 1 MSA tối ưu
Để cải thiện thời gian tính toán (cũng là giảm độ phức tạp của giải thuật ), ta có
thể thay đổi cách tiếp cận, thay vì tìm lời giải tối ưu ta có thể chỉ cần tìm lời giải gần
tối ưu nhưng có độ phức tạp nhỏ hơn nhiều. Điều này tương đương với việc tìm ra một
phép alignment có giá trị ∑ ∑
k k
i j
i=1 j=i+1
d (S ,S ) xấp xỉ với giá trị của phép alignment tối ưu
∑ ∑
k k
*
i j
i=1 j=i+1
d (S ,S ), và quá trình tìm ra phép alignment có độ phức tạp chấp nhận được.
Một trong những giải pháp được đưa ra đó là sử dụng heuristic dựa trên phương
pháp quy hoạch động truyền thống. Phần tiếp theo xin được giới thiệu về giải thuật
Center Star Alignment, một giải thuật heuristic kinh điển hiện thực theo hướng này.
3.3.1. Giải thuật Center Star Alignment Algorithm [30]
Giải thuật được xây dựng dựa trên ý tưởng về sự tiến hóa trong tự nhiên của các
chuỗi trình tự đại diện cho các loài. Quá trình tiến hóa trong tự nhiên của các loài có
thể được mô tả theo một đồ thị. Giải thuật Center Star Alignment dựa trên một trong
những hình thức của đồ thị để mô tả quá trình alignment. Hình thức đồ thị ở đây là đồ
thị có kiến trúc hình sao.

Hình 3.4 Mô hình tiến hoá hình sao
Nội dung cơ bản của giải thuật là chọn ra một phần tử trung tâm và thực hiện quá
trình align các phần tử còn lại với phần tử này để tìm ra một kết quả MSA.
Giải thuật có độ phức tạp nhỏ hơn 2 2
max( )n kΟ . Ta đưa ra một số giả thuyết
(assumption) về hàm đánh giá khoảng cách như sau(làm bổ đề cho quá trình đánh giá
sai số):
1. 0),( =xxδ
2.Bất đẳng thức tam giác: ),(),(),( zyyxzx δδδ +≤
Định nghĩa 3.5: Xét 2 chuỗi S và T. Gọi D(S,T) là giá trị hàm đánh giá khoảng
cách của phép alignment giữa S và T(theo hướng toàn cục) mà hàm đánh giá khoảng
cách của nó là nhỏ nhất.
Định nghĩa 3.6: K là tập lưu các thể hiện của các trình tự sau mỗi bước của phép
multiple alignment. Sau mỗi bước của quá trình alignment, K sẽ chứa các thể hiện mới
của các chuỗi trình tự ban đầu.
Giải thuật:
Xét tập I gồm k chuỗi trình tự. Tìm chuỗi SC là một chuỗi trong Ι sao cho:
∑
−∈ }{
),(
CSIS
C SSD đạt giá trị nhỏ nhất(Điều này có thể thực hiện dựa trên việc áp
dụng giải thuật giải quyết bài toán PSA cho )(2
k
cặp trình tự của I)
Đưa SC vào K: K }{ CS←
Xét k-1 trình tự còn lại S1, …, SC-1, SC+1,…, Sk, lần lượt thêm vào trong tập K,
thông qua phương thức Add(Si,K) .
…
………………….
………………….
………………….
………………….
………………….
………………….

Giải thuật kết thúc khi tất cả các sequence được đưa vào K.
Ta sẽ định nghĩa phương thức Add(Si,K).
Add(Si,K) có thể được giải thích như sau:
Giả sử trong K có chứa các chuỗi trình tự S’C, S’1,..,S’i-1 là các thể hiện của SC,
S1,..,Si-1,. Phương thức Add(Si, K) sẽ thực hiện tìm kết quả alignment của S’C và Si. Kết
quả thu về sẽ là 2 chuỗi trình tự S’’C và S’i. Thay thế S’C bằng S’’C, thêm S’i vào K.
Điều chỉnh lại các trình tự S’1,…S’i-1 theo sự thay đổi của S’C →S’’C : Nếu cột nào của
S’’C xuất hiện gap so với S’C, thì cột tương ứng của S’1,…,S’i-1 cũng sẽ được thêm gap
(ký tự ‘-‘).
Giải thuật sẽ cho kết quả gần đúng so với lời giải tối ưu có thể có của phép toán
multiple alignment.
Độ phức tạp của giải thuật: Ta có thể chứng minh giải thuật có độ phức tạp nhỏ
hơn 2 2
max( )n kΟ . Thật vậy giải thuật cho mỗi bài toán PSA có độ phức tạp tối đa là
2
max( )nΟ , do có )(2
k
cặp trình tự từ I nên việc tìm SC đòi hỏi độ phức tạp nhỏ hơn
2
max 2( ( ))k
nΟ = 2 2
max( )n kΟ . Mỗi thao tác thêm Si vào K sẽ tạo ra một thể hiện mới S’’C của
SC trong K, chuỗi S’’C có chiều dài tối đa là ''
max| | *CS n i≤ . Mỗi lần thêm một phần tử
mới Si+1 sẽ đòi hỏi phải thực hiện một lần giải thuật cho bài toán PSA với chuỗi Si+1
( 1 max| |iS n+ ≤ ), S’’C( ''
max| | *CS n i≤ ). Do đó độ phức tạp cho giải thuật Add(Si,K) là
''
1
(| |*| |)
k
C i
i
i C
S S
=
≠
Ο∑ thỏa:
1
'' 2 2
max max max
1 1
(| |*| |) ( * * ) ( )
k k
C i
i i
i C
S S i n n n k
−
= =
≠
Ο ≤ Ο = Ο∑ ∑
Vậy độ phức tạp của giải thuật sẽ là 2 2 2 2 2 2
max max max( ) ( ) ( )T n k n k n k≤ Ο + Ο = Ο
Hình 3.5 Minh họa Center Star Algorithm
s2
s1 s3
s4
s1: MPE
s2: MKE
s3: MSKE
s4: SKE
MPE
| |
MKE
MSKE
- ||
MKE
SKE
||
MKE
MPE
MKE
-MPE
-MKE
MSKE
-MPE
-MKE
MSKE
-SKE

Đánh giá: Gọi MC là một kết quả của giải thuật. Gọi f(MC) là giá trị hàm đánh giá
của phép alignment này. Và M* là một phép alignment tối ưu của k chuỗi. f(M*) là giá
trị hàm đánh giá của phép alignmnet tối ưu. Ta có:
( ) 2( 1)
2
( *)
Cf M k
f M k
−
≤ < .
Thật vậy ta chứng minh điều này như sau.
Gọi V(MC)= ∑ ∑
=
≠
=
k
i
k
ji
j
ji SSd
1 1
),( và V(M*)= ∑ ∑
=
≠
=
k
i
k
ji
j
ji SSd
1 1
),(*
Rõ ràng V(MC)=2f(MC) , V(M*)=2f(M*)
Ta có
V(MC)= ∑ ∑
=
≠
=
k
i
k
ji
j
ji SSd
1 1
),( ≤ ∑ ∑
=
≠
=
+
k
i
k
ji
j
jCCi SSdSSd
1 1
)],(),([
1 1
[ ( , ) ( , )]
k k
i C C j
i j
i
D S S D S S
j
= =
≠
≤ +∑∑
(do MC là 1 lời giải của thuật toán nên d(Si, SC)=D(Si,SC), d(SC,Sj)=D(SC,Sj))
Dễ thấy ∑ ∑
=
≠
=
+
k
i
k
ji
j
jCCi SSDSSD
1 1
)],(),([ = ∑
≠
=
−
k
Cj
j
Cj SSDk
1
),()1(2
Suy ra V(MC)≤ ∑
≠
=
−
k
Cj
j
Cj SSDk
1
),()1(2 (1)
V(M*)= ∑ ∑
=
≠
=
k
i
k
ji
j
ji SSd
1 1
),(* ≥ ∑ ∑
=
≠
=
k
i
k
ji
j
ji SSD
1 1
),( = ∑
≠
=
k
Cj
j
Cj SSDk
1
),( (2)
(1)(2) suy ra 2
)1(2
*)(
)(
*)(
)(
<
−
≤=
k
k
MV
MV
Mf
Mf cc
Như vậy với tỉ lệ giữa kết quả hàm đánh giá của giải thuật với hàm đánh giá của
phép alignment tối ưu lúc nào cũng thuộc [1,2).
Giải thuật sẽ cho độ chính xác cao khi chuỗi trình tự đưa vào có quá trình tiến
hoá trong tự nhiên tuân theo mô hình đồ thị hình sao.

Luanvan caohoc pmh

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Viewers also liked

Viewers also liked (20)

Similar to Luanvan caohoc pmh

Similar to Luanvan caohoc pmh (20)

Luanvan caohoc pmh