基因识别技术综述

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1、基因识别技术综述生物认证技术姓名 班级 学号 教师目录生物识别技术知识背景第3页基因识别技术知识背景第4页对基因识别的个人初步理解第56页基因识别技术的基本原理第7页关于基本原理的个人理解第7页基因识别相关算法举例第89页基因识别相关应用技术举例第10页关于应用技术的一点思考第10页基因识别方法个人理解第11页基因识别领域的发展前景第12页综述小结第13页【生物识别技术知识背景】所谓生物识别技术，也就是通过计算机与光学、声学、生物传感 器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特 性，（如指纹、脸像、红膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等） 来进行个人身份的鉴定。生物识别系统

2、对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并且转化 成数字代码，并进一步将这些代码组成相应的特征模板。由于微处理 器及各种电子元器件成本不断下降，精度逐渐提高，生物识别系统逐 渐应用于商业上的授权控制如门禁、企业考勤管理系统安全认证等领 域。用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、 脉搏、耳廓等，行为特征有签字、声音、按键力度等。基于这些特征， 人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识 别、签名识别等多种生物识别技术。传统的身份鉴定方法包括身份标识物品（如钥匙、证件、ATM卡 等）和身份标识知识（如用户名和密码）但由于主要借助体外物，一 旦证明身份的标识物品和标识

3、知识被盗或遗忘，其身份就容易被他人 冒充或取代。生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。 生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身 “携带”和随时随地可用等优点。参考资料：百度百科 http:/ 断深化，并将其应用到个人身份识别中。因为在全世界60 亿人中， 与你同时出生或姓名一致、长相酷似、声音相同的人都可能存在，指 纹也有可能消失，但只有基因才是代表你本人遗传特性的、独一无二、 永不改变的指征。基因识别，是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计 算机等手段识别 DNA 序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的 对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具

4、有一定生物学功能的因子 如 RNA 基因和调控因子。基因识别是基因组研究的基础。基因识别的主要手段是基于活的细胞或生物的实验。通过对若干 种不同基因的同源重组的速率的统计分析，我们能够获知它们在染色 体上的顺序。若进行大量类似的分析，我们可以确定各个基因的大致 位置。现在，由于人类已经获得了巨大数量的基因组信息，依靠较慢 的实验分析已不能满足基因识别的需要，而基于计算机算法的基因识 别得到了长足的发展，成为了基因识别的主要手段。识别具有生物学功能的片段与判定该片段（或其对应的产品）的 功能是两个不同的概念，后者通常需要通过基因敲除等的实验手段来 决定。不过，生物信息学的前沿研究正在使得由基因序

5、列预测基因功 能变得愈发可能。参考资料：百度百科 http:/ 个相当广泛的领域，当然了，在我看来“生物识别”本身也从属于“生 物认证”，生物认证应该是还要更加广泛的概念。简单地理解，就如同之前的两次综述中所提到的，“生物识别” 或者说“生物认证”主要就是基于人体的生物特征来辨别不同的人， 同时也用于证明某个人是否符合他所声称的身份，而其中“特异性” （也可以说是“唯一性”）、“普遍性”、“稳定性”等则作为十分关键 的因素，它们可以用来判别人体的某种生物特征“可不可以”被用来 作为识别的标准！当然了，如我之前综述中提到的，常见的已经被证实可用于作为 识别基准的生物特征包括“指纹”、“掌纹”、“

6、虹膜”、“视网膜”等等。而现在我们要谈论的则是“基因识别技术”，顾名思义，作为识 别基准的生物特征就是“基因”，也可以说成是人们日常中提到的“DNA”（当然了 DNA的主要特性也就是有基因提供），在认真仔细地查阅和学习该项技术的相关知识之前，我先是简单地了解了一下“基因识别”的来由、背景以及基本原理，这里总结一下：首先是时代进步的需要（当然也包括市场、人们工作生活的需要） 导致了更为精准的识别技术的诞生于迅猛发展，这也是大势所趋 因为即使是我之前提到的“指纹识别”、“虹膜识别”等识别技术，也 是有相当大的缺陷的，虽然在一般普通场合中可以应用，但是在对于 “特异/唯一”、“稳定”等关键因素有着非

7、常严格要求的场合中，它们就不再适用了一一首先，在我学过的知识和看过的新闻报道中了解到，譬如“指纹” 其实要伪造，虽然十分困难，但是技术上是可以实现的，同时，如果 只是要求“指纹”而没有附加“活体认证”等限制的话，也是非常容 易被盗用的（电影中我们常看到特工使用别人的手指来欺骗识别系 统），再次就是指纹虽然稳定，但是环境因素可能导致指纹识别困难 （比如学校机房，我们常常因为手指脱皮而没法通过指纹认证当 然，识别精确度也是其中的一个方面）。为此，更为精准（甚至可以说是没有比这个更能证明一个人的身 份的了）的识别技术孕育而生并且迅猛发展，那就是“基因识别”。咋一听，感觉特别高端（虽然技术上的确实现起

8、来很复杂），但 是其基本原理是很浅显易懂的。基因，也即我们常说的DNA,可以说 是一个人能完完全全区别于世界上其他任何一个人的“身份证”，因 为 DNA 的高度复杂性、高度排序性、高度严格性，导致除非提取本 人血液（从而提取基因）否则很难伪造（理论上可行，但是实际中就 目前科学技术而言是不可能的未来几十年来成功培养克隆人的 可能性就技术层面上来说都是很困难的，更别说现在全世界都明文禁 止研究“克隆人”技术），这种“唯一性”绝对不是“指纹”、“虹膜”、 “掌纹”什么的可以相提并论的，同样的，其稳定性也是毋庸置疑的， 因为在正常生活环境下，一个人的成长过程中不会出现基因变化（也 就是俗话说的“天生

9、的”），除非特别恶劣环境（高温高压、化学污染、 核污染）下导致基因突变当然，这种极端情况我们无需去考虑！【基因识别技术基本原理】近年来科学家们开发出多种遗传标记用于个体识别其中短片 段重复序列（Short Tandem Repeat简称STR）广泛存在于人的基因组 中具有高度多态性。它们一般由26个碱基构成一个核心序列， 在长度上呈串联重复排列主要由核心序列拷贝数目的变化产生长度 多态性，且STR检测方法简便、快速、准确度高适台于构建大规模 的 DNASTR 遗传标记数据库，便于检索和查询。对 STR 进行检测已 发展为目前最主要的个体识别检测标记。摘自1吴竹君.谈DNA生物识别技术及其应用J

10、中国安防，2010（8）【万方】【关于基本原理的个人理解】之前曾经提到过，DNA包含着个人所有的遗传信息.与生具有， 并终身保持不变，它成为了我们认定基因（DNA）可以作为识别基准 的生物特征之一的科学依据所在，这个科学事实主要涵盖了这样两层 信息：一个是“独特/特异性”，另一个则是“稳定性”！如上面所说的“高度多态性”也是作为基因的“特异性”的其中 一部分，由多个碱基形成的核心序列对于每一个人（甚至可以说是对 于每一个生命个体）来说都是不一样的。同样，其高复杂度的生物特征特性体现在“这种遗传信息蕴含在 人的骨骼、毛发、血液、唾液等所有人体组织或器官中”，它遍布全 身，也就是说它涵盖了可以标识

11、这个人整个个体本身（并且区别于其 他个体）所有的特异性信息，这也是我们用于识别和认证的依据所在！【基因识别相关算法举例】有关基因识别、认证和检测的算法有多种多样，不管是哪一种算 法，其理论基础都是相当复杂的，同时其技术实现方法也是有着高要 求和高难度的，这里指简单列举我在图书馆参考文献中看到的两种比 较常见而且相对容易理解的算法（或者说技术思路），它们完整的理 论依旧需要具备很多专业、高深的知识才能理解，这里只提取它们的 中心思想和核心算法！算法 RepSeeker 算法RepSeeker 算法首先找出输入序列 S 中的所有基本重复体，然后 输出重复体的一个有序表重复体表中的元素是一个数对，表

12、示一个 重复体在输入序列中的起始位置和结束位置因此，识别基本重复体 的问题可以转换为寻找重复体的边界问题.因而，RepSeeker算法检 查输入序列中每个位置，并确定一个位置是否是重复体的一个边界RepSeeker算法由以下5步组成.第 1 步计算子串在滑动窗口中的频率第 2 步求出频率相等的块第 3 步子重复检查第 4 步重复体扩展第5 步重复体归类算法 基于密码子基因预测算法真核 DNA 序列中基因的识别是一个复杂的问题，一种方法是首 先通过统计分析预测编码区域，挑选出候选的外显子，然后利用动态 规划方法构造最优的基因结构，这个最优的基因结构被定义为一个外 显子一致的链。然而，直接运用这种

13、方法会遇到概念上和计算上的困 难。每一个候选的基因由许多统计参数来刻画，但还不清楚如何将这 些统计参数组合到一个打分函数中。这个问题在一定程度上可以用神 经网络来解决，运用神经网络为每个候选的外显子打分，或将神经网 络与动态规划相结合，从而构造最优基因结构。然而使用标准的动态 规划隐含说明仅仅考虑具有加和性的打分，而许多序列分析表明用非 线性的函数有时会得到更好的效果。矢量动态规划方法为利用非线性 函数提供了可能。矢量动态规划构造一组基因，并确保其中包含满足 自然单调条件的函数所对应的最优基因。这里首先介绍一种根据各个密码子出现频率识别编码区域的方 法。例如，亮氨酸、丙氨酸、色氨酸分别有 6

14、个、4 个和 1 个密码子， 将一个随机均匀分布的 DNA 序列翻译成氨基酸序列，则在氨基酸序 列中上述 3 种氨基酸出现的比例应该为 6:4:1。但是，在真实的氨基 酸序列中，上述比例并不正确。这说明 DNA 的编码区域并非随机序 列。假设在一条DNA序列中已经找到所有的ORF，那么，可以利用 密码子频率进一步区分编码ORF和非编码ORF。将每个ORF转换为 相应的密码子序列，得到一个 64 个状态的马尔柯夫链。这里，为每 个密码子分配一个状态，状态转换概率即为一个密码子跟随在其他密 码子后面的概率。利用这种方法，可以计算一个 ORF 成为编码区域 的可能性。【基因识别相关应用技术举例】DN

15、A 生物传感器是 90 年代的一个新的研究热点。它是将有反 应活性的一单股核苷酸（长度在18 50 个碱基之间）固定在某种支 持物（感受器）上作为探针，它可以在含有复杂成分的环境下特异地 识别出某一靶子底物，并通过换能装置转换为电信号。设计 DNA 传感器涉及两个关键技术：一是有效地将 DNA 探针 在固体基质表面的固定技术；二是在传感器-液相界面对于靶基因的 测定技术。DNA固定化技术是使具有分子识别能力的物质得以利用之基础。固定核酸探针要考虑使寡核苷酸探针能有效地连接于支持物并保持 其与待测分子的特异性结合活性。生物传感器另一个重要组成部分是信号转换装置，它与分子识别 基质可以是同一器件，也可为不同器件。其作用是感知DNA与待测 物质特异性结合产生的微小变化，并把这种变化转变为可记录的信号摘自1林琳，江龙.DNA分子识别及传感技术J化学通报，2001, 64（5）【万方】【关于应用技术的一点思考】其实在查阅各种科学文献资料中，我就发现了这样一个事实：基 因领域