后生动物线粒体基因组数据清洗框架及重排算法的设计与实现

ODM方法进行分层扩展，使得其更加适合于描述算法开发过程，建立了特征模型、构件交互模型以及构件约束关系，并对各个构件进行了抽象的Apla语言描述。使用PAR平台转化为可执行程序，最终生成了MGRA领域的优化算法变体BqMGR。通过实验验证了MGRA领域生成模型的实用性。本文的具体工作如下：

（1）介绍了数据清洗、MGRA领域算法、领域工程和mtDNA数据质量的背景和相关国内外研究现状，阐述了mtDNA注释、mtDNA重排和数据清洗规则的理论，详细介绍了领域工程、PAR方法和产生式编程相关方法。

（2）提出了一种实用的mtDNA数据清洗框架MitoCF。该框架利用mtDNA结构固定和特定的基因排列顺序等特征，设计了规则约束和方法，并制定了规则的优先级，采用规则顺序执行的方式驱动数据清洗流程，构建了一个系统化的mtDNA数据清洗框架。为了验证MitoCF的实用性与可行性，本研究采用5853个后生动物中脊椎动物全mtDNA数据作为实验数据源，运行框架进行数据清洗并生成清洗报告。实验结果表明，MitoCF在数据清洗的准确率和召回率方面均取得了优异表现，验证了其在实际应用中的有效性和实用价值。

参考文献（略）