通过利用人体自身的生物特征方式进行比对识别，存在哪些局限性

生物识别技术的官方定义如下：生物识别技术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、脸相、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。2009年全球识别产业收入为3422亿元，而2014年达到了9368亿元。

一个生物识别的最小系统一般包含了传感器、存储器和处理器三个部分，其 *** 作流程包括用户注册和用户认证两个步骤。首先需要用户在身份认证前注册自己的生物特征信息，以此作为后续用户身份认证的依据；在用户进行身份认证时，将认证时采集的生物特征信息与注册时采集的生物特征信息进行匹配。用户注册与身份认证的过程主要包含了生物特征采集、预处理、特征提取及模式识别四个步骤。

(1)特征采集

特征采集是利用传感器把人体固有的生理特征转换为计算机可读取的数字信息的过程。生物识别传感器主要采用高精度的扫描仪、摄像机等光学设备，以及基于电容、电场技术的晶体传感芯片、超声波扫描、红外线扫描等设备。生物识别传感器的类型极为丰富，不同的生理特征采集所用的传感器有所不同，即便是同一特征所采用的传感器也会不同。

(2)预处理

预处理是将传感器读取的数字信息进行标准化，将原始数据处理成半结构化数据的过程。预处理通常方法主要包括信息压缩、降噪和数据归一化等。

(3)特征提取

特征提取是提取生物特征中最具代表性的部分，并将其转换为结构化数据的过程。特征提取和表达是生物识别过程的重点和难点，例如虹膜、指纹、人脸等图像在采集时极易出现光照不均、平面旋转、局部遮挡和三维形变等情况，这给后续的特征匹配与模式识别带来了极大的障碍，可能导致识别失败，不能进行身份认定。因此在处理器速度提升的基础上，出现了更加复杂的图像局部不变特征提取算法，这些算法专门用于提升生物特征在采集时由于光照强度变化、平面旋转、局部被遮挡和三维形变时的匹配能力。

(4)模式识别

模式识别通常包括特征训练、特征匹配和特征识别，是通过机器学习与数据挖掘手段构建分类器，对结构化的特征向量进行匹配和识别的过程。其中，特征训练是通过机器学习方法对用户注册阶段采集的生物特征数据集进行学习，生成生物特征分类器模型；特征匹配是将身份认证阶段提取的生物特征与用户注册阶段生成的生物特征数据库模型进行匹配，并计算二者相似度；特征识别设置相似度阈值等识别准则，并对识别的结果进行接受或拒绝。

从理论上来说，人的任何生理或者行为特征，只要满足普遍性、独特性、唯一性、稳定性、可采集性等条件，都可以作为生物特征用于身份鉴定。所谓普遍性，指每个人都具有具备的特征；所谓唯一性，指任何两个人的该特征都是不相同的；所谓稳定性，指该特征不会随时间等条件的变化而变化，至少在一段时间内是不变的；所谓可采集性，指该特征要便于采集和定量测量。

从图表对比可以看出，指纹、人脸和虹膜是目前生物识别技术中应用最为成功的三类特征。其中，指纹和人脸是目前商业应用中最为广泛的两类生物特征，但仍有其弊端：人脸识别准确率偏低，而指纹在采集过程中涉及个人隐私和信息安全问题；虹膜识别的准确率仅次于DNA，但其采集设备成本高，可采集性差，而且人们对虹膜识别接受度不高，因此在商业应用中的普及程度不及人脸和指纹。

生物的基本特征：1、生物体都具有繁殖作用。2、生物体都有新陈代谢作用。3、生物体都能生长发育。4、生物体都具有应激性。5、生物体都具有遗传变异特性。6、生物都能适应环境，也能影响环境。7、除病毒外，生物都是由细胞组成的。

扩展资料

一、生物的概念

生物与非生物相，指的是具有动能的生命体，能与外界的环境相互依赖、相互促进。新陈代谢及遗传是生物最重要和基本的特征，新陈代谢说明所有生物一定会具备合成代谢以及分解代谢，这两个是完全相反的两个生理反应过程，并且可以将遗传物质复制，通过自我分裂生殖或有性生殖，交由下一代繁殖下去以避免灭绝，这是类生命现象的基础。

二、生物的分类

分类等级包括域(总界)、界、门、纲、目、科、属、种。在每一级里，都可插入一个亚级。种是最小的生物单位。生物的相同科、目越多，共同点也越多。域是生物分类法中最高的类别。作为比界高的分类系统，称作“域”或者“总界”。

1是作为生物信息学最重要的专门期刊了。2012年度IF=5468

2另外还有Briefingsin，这个杂志每年的发稿量少，最近几年IF波动很大，第一年24，后来到9，2012年度IF=5202。

3稍次一点的杂志，如BMC，也是生物信息学的专刊。2012年度IF=3447

4对于计算向的生物信息学，PLOSBiology是一个很好的期刊。2012年度IF=5215

5除此之外，NatureMethod，也会有生物信息学相关的方法发表。2012年度IF=19276

生物信息学相关的文章不一定要发到专门的生物信息学杂志，因为生物信息学作为一个工具，已经融入到很多生物问题的研究中，而不仅仅是一门孤立的学科了。

PLOSBiology也是很好的杂志，2012年度IF=11452。PLOSOne也会经常有生物信息学文章，但被批灌水太多，算不得牛刊，2012年度IF=4092。

生物是指具有动能的生命体，也是一个物体的集合。而个体生物指的是生物体，与非生物相对。接下来分享生物的基本特征，供参考。

生物的基本特征

（1）生物的一生需要不断从外界获得营养物质来维持生存。

（2）生物能进行呼吸：绝大多数生物需要不断地吸入氧气，呼出二氧化碳。

（3）生物在生活的过程中，体内会不断产生许多废物，并且能将废物排出体外。

（4）生物在受到外界刺激时，能够作出有规律的反应，叫作应激性。

（5）生物体在能够由小长大。生物体发育到一定阶段，就开始繁殖下一代。

（6）从结构上说，除病毒以外，生物都是由细胞构成的，细胞是生物体结构和功能的基本单位。

（7）生物体通过产生上自己的后代使种族得以延续，并把它们的特征遗传给后代。

生物对环境的影响

(1)生物的数量可以影响环境的湿度和温度。动物呼出二氧化碳，吸入空气，调节环境中的水汽和温度，也是生态环境中不可缺少的一环。

(2)微生物能够将环境中的有机物分解,如将一些动植物残体分解成无机物,净化环境,有的微生物如固氮微生物还能将无机物转化成植物生长的有机物,有利于物质的循环,如果没有微生物的作用,地球上物质将难以循环。

(3)植物可以利用环境中的二氧化碳进行光合作用,产生有机物和氧气,净化空气中的污染物,使空气清新,对保护生态环境具有重要意义。

DDBJ是日本国家生命科学研究所(National Institute of Genetics)维护的一个重要的生物信息学数据库，其主要特点如下：

1 多样的数据类型：DDBJ收集并管理了多种类型的生物信息数据，包括DNA序列、RNA序列以及蛋白质序列等。

2 数据来源广泛：DDBJ不仅接受来自日本国内的数据提交，还与美国的GenBank和欧洲的EMBL共同组成了国际核酸序列数据库联盟(International Nucleotide Sequence Database Collaboration)，因此它也收纳了世界各地的生物信息数据。

3 数据质量高：DDBJ严格遵循国际标准，经过严格的审核以确保数据的质量和可靠性。

4 免费开放：DDBJ对所有用户免费开放，任何人都可以通过在线浏览器或者FTP等途径获取其数据。这使得许多科学家和研究机构都喜欢使用该数据库。

5 提供多功能工具：DDBJ提供了一些在线工具，如BLAST、FASTA、ClustalW等，可用于序列比对、注释和分析等。这为生命科学研究提供了便利

生物催化和生物降解的数据库及网址有哪些

生物降解作用

生物降解是引起有机污染物分解的最重要的环境过程之一水环境中化合物的生物降解依赖于微生物通过酶催化反应分解有机物当微生物代谢时,一些有机污染物作为食物源提供能量和提供细胞生长所需的碳；另一些有机物,不能作为微生物的唯一碳源和能源,必须由另外的化合物提供因此,有机物生物降解存在两种代谢模式：生长代谢(Growth metabolism)和共代谢(Cometabolism)这两种代谢特征和降解速率极不相同,下面分别进行讨论

1．生长代谢

许多有毒物质可以像天然有机化合物那样作为微生物的生长基质只要用这些有毒物质作为微生物培养的唯一碳源便可鉴定是否属生长代谢在生长代谢过程中微生物可对有毒物质进行较彻底的降解或矿化,因而是解毒生长基质去毒效应和相当快的生长基质代谢意味着与那些不能用这种方法降解的化合物相比,对环境威胁小

一个化合物在开始使用之前,必须使微生物群落适应这种化学物质,在野外和室内试验表明,一般需要2—50天的滞后期,一旦微生物群体适应了它,生长基质的降解是相当快的由于生长基质和生长浓度均随时间而变化,因而其动力学表达式相当复杂Monod方程是用来描述当化合物作为唯一碳源时,化合物的降解速率：

式中：c——污染物浓度；

B——细菌浓度；

Y——消耗一个单位碳所产生的生物量；

μmax——最大的比生长速率；

Ks——半饱和常数,即在最大比生长速率μmax一半时的基质浓度

Monod方程式在实验中已成功地应用于唯一碳源的基质转化速率,而不论细菌菌株是单一种还是天然的混合的种群Paris等用不同来源的菌株,以 *** 作唯一碳源进行生物降解(如图3—34所示)分析菌株生长的情况和 *** 的转化速率,可以得到Monod方程中的各种参数：μmax =037h－1,Ks=217μmol／L(0716mg／L),Y=41×1010cell／μmol(12 ×1011cell／mg)

Monod方程是非线性的,但是在污染物浓度很低时,即Ks>>c,则式可简化为：

－dc／dt=Kb2·B·c’

式中：Kb2——二级生物降解速率常数

一、名词解释：

1、生物信息学：生物分子信息的获取、存贮、分析和利用；以数学为基础，应用

计算机技术，研究生物学数据的科学。

2、相似性（similarity）：两个序列（核酸、蛋白质）间的相关性。

3、同源性（homology）：生物进化过程中源于同一祖先的分支之间的关系。

4、同一性（identity）：两个序列（核酸、蛋白质）间未发生变异序列的关系。

5、序列比对（alignment）：为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性

，而将它们按照一定的规律排列。

6、生物数据库检索（database query，数据库查询）：对序列、结构以及各种二

次数据库中的注释信息进行关键词匹配查找。

7、生物数据库搜索（database search)：通过特定序列相似性比对算法，找出核

酸或蛋白质序列数据库中与待检序列具有一定程度相似性的序列。

二、简答题：

1、分子生物学的三大核心数据库是什么？它们各有何特点？

GenBank核酸序列数据库；SWISS-PROT蛋白质序列数据库；PDB生物大分子结构数

据库；

2、简述生物信息学的发生和发展。

20世纪50年代，生物信息学开始孕育；

20世纪60年代，生物分子信息在概念上将计算生物学和计算机科学联系起来；

20世纪70年代，生物信息学的真正开端；

20世纪70年代到80年代初期，出现了一系列著名的序列比较方法和生物信息分析

方法；

20世纪80年代以后，出现一批生物信息服务机构和生物信息数据库；

20世纪90年代后，HGP促进生物信息学的迅速发展。

3、生物信息学的主要方法和技术是什么？

数学统计方法 ；动态规划方法 ；机器学习与模式识别技术；数据库技术及数据

挖掘 ；人工神经网络技术；专家系统；分子模型化技术；量子力学和分子力学

计算；生物分子的计算机模拟；因特网（Internet）技术

4、常见的DNA测序方法有哪些？各有何技术特点和优缺点？

Maxam-Gilbert DNA化学降解法：优点：可测完全未知序列及CG富含区；缺点： ***

作繁琐；

Sanger双脱氧链终止法：优点：简便，可测较长片段；缺点：需已知部分序列或

加接头；

焦磷酸测序：优点：廉价、高通量；缺点：一次测序片段短。

5、分子生物学数据库有哪些类型？各有何特点？

基因组数据库：基因组测序

核酸序列数据库：核酸序列测定

一次数据库：蛋白质序列数据库：蛋白质序列测定。生物大分子(蛋白质)三维结

构数据库：X-衍射和核磁共振

特点：数量少，容量大，更新快

二次数据库：上述四类数据库和文献资料为基础构建

特点：数量多，容量小，更新慢

6、简述NCBI Entrez系统的功能。

高级检索系统；查找核酸、蛋白、文献、结构、基因组序列、大分子三维结构、

突变数据、探针序列、单核苷酸多态性等数据。

7、简述NCBI BLAST的功能和种类。

序列相似性比对工具；

对核酸：普通blastn，对高度相似序列megablast；

对蛋白质：普通blastp，对保守域rpsblast；

对人工翻译序列：核酸翻译序列对蛋白质序列blastx，蛋白质对翻译序列tblastn

，核酸翻译序列对翻译序列tblastx；

其它：基因组blast，基因表达序列搜索GEO blast，序列两两比对……

8、举例说明生物信息学软件的应用。

9、生物芯片制作和分析过程中可以应用哪些生物信息学软件。

三、论述题：

1、什么是生物信息学？生物信息学有哪些主要应用领域？

生物分子信息的获取、存贮、分析和利用；以数学为基础，应用计算机技术，研

究生物学数据的科学。

生物分子数据的收集与管理；数据库搜索及序列比较；基因组序列分析；基因表

达数据的分析与处理；蛋白质结构预测。

2、生物信息学在医药领域有什么应用？

辅助诊断（遗传病，HLA分型）；

研究药物作用机制，辅助新药物开发和制造。

3、人类基因组计划中主要使用的那些生物信息学手段？它们对人类基因组计划发

挥了哪些重大作用？

单一测序结果判读；contig和chromosome拼接；识别基因区及其调控区；寻找基

因相互作用的时空关系；

4、试述蛋白质二级结构预测的主要策略和方法。

策略：

目标：判断每一段中心的残基是否处于a螺旋、b折叠、b转角（或其它状态）之一

的二级结构态，即三态。

a、理论分析法（从头计算法）：通过理论计算（分子力学、分子动力学等）进行

结构预测。优点：不需要经验数据，由一级结构推测高级结构

缺点：天然和未折叠蛋白间能级差很小 (kcal/mol)；蛋白质可能的构想空间庞大

，针对蛋白质折叠的计算量巨大；计算模型中力场参数不准确。

b、统计方法：对已知结构的蛋白质进行统计分析，建立序列到结构的映射模型，

进而根据映射模型对未知结构的蛋白质直接从氨基酸预测结构。

经验性方法：根据一定序列形成一定结构的倾向进行结构预测。通过对已知结构

的蛋白质进行统计分析，发现各种氨基酸形成不同二级结构的倾向，从而形成一

系列关于二级结构预测的规律。

结构规律提取方法：从蛋白质结构数据库中提取关于蛋白质结构形成的一般性

规律，指导建立未知结构的蛋白质模型。

同源模型化方法：通过同源序列分析或模式匹配，预测蛋白质的空间结构或结

构单元。

方法：

1、Chou-Fasman方法；（基于单个氨基酸残基统计的经验参数方法，由Chou 和

Fasman在20世纪70年代提出来。通过统计分析，获得每个残基出现于特定二级结

构构象的倾向性因子，进而利用这些倾向性因子预测蛋白质的二级结构。）2、

GOR方法；（是一种基于信息论和贝叶斯统计学的方法GOR将蛋白质序列当作一连

串的信息值来处理；GOR方法不仅考虑被预测位置本身氨基酸残基种类的影响，而

且考虑相邻残基种类对该位置构象的影响）3、基于氨基酸疏水性的方法；4、最

邻近方法；5、人工神经网络方法；6、综合方法：7、利用进化信息预测蛋白质的

蛋白质数据库介绍

蛋白质数据库

1 PIR和PSDPIR国际蛋白质序列数据库(PSD)是由蛋白质信息资源(PIR)、慕尼黑蛋白质序列信息中心(MIPS)和日本国际蛋白质序列数据库(JIPID)共同维护的国际上最大的公共蛋白质序列数据库。这是一个全面的、经过注释的、非冗余的蛋白质序列数据库，包含超过142,000条蛋白质序列(至99年9月)，其中包括来自几十个完整基因组的蛋白质序列。所有序列数据都经过整理，超过99%的序列已按蛋白质家族分类，一半以上还按蛋白质超家族进行了分类。PSD的注释中还包括对许多序列、结构、基因组和文献数据库的交叉索引，以及数据库内部条目之间的索引，这些内部索引帮助用户在包括复合物、酶－底物相互作用、活化和调控级联和具有共同特征的条目之间方便的检索。每季度都发行一次完整的数据库，每周可以得到更新部分。

PSD数据库有几个辅助数据库，如基于超家族的非冗余库等。PIR提供三类序列搜索服务：基于文本的交互式检索；标准的序列相似性搜索，包括BLAST、FASTA等；结合序列相似性、注释信息和蛋白质家族信息的高级搜索，包括按注释分类的相似性搜索、结构域搜索GeneFIND等。

PIR和PSD的网址是：>

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