近日首都師范大學(xué)生科院張愛兵教授在著名的進(jìn)化、生態(tài)學(xué)國際期刊《分子生態(tài)學(xué)》（Molecular Ecology）上發(fā)表了DNA條形碼研究新成果。

張愛兵教授系首都師范大學(xué)“海外引進(jìn)人才”，現(xiàn)為首都師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院分子生態(tài)學(xué)學(xué)科帶頭人，博士生導(dǎo)師。其領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊致力于DNA條形碼理論與應(yīng)用、有害生物的分子識別和生態(tài)安全，目前承擔(dān)有國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目等，是國際DNA條形碼理論研究領(lǐng)域少數(shù)幾個研究團(tuán)隊之一，在相關(guān)領(lǐng)域具有較強(qiáng)的國際影響力。

DNA條形碼研究是國際生態(tài)學(xué)、進(jìn)化生物學(xué)領(lǐng)域新興的交叉研究領(lǐng)域（分子生物學(xué)，經(jīng)典分類學(xué)，生態(tài)學(xué)以及計算機(jī)科學(xué)的交叉），由加拿大科學(xué)家P.Hebert于2003年提出，在國際生物學(xué)相關(guān)領(lǐng)域引起廣泛關(guān)注。DNA條形碼研究極大地促進(jìn)了生物多樣性保護(hù)、外來入侵和有害生物分子識別等相關(guān)領(lǐng)域的研究。

在這篇文章中，張教授將模糊數(shù)學(xué)理論引入到DNA條形碼研究領(lǐng)域，提出了基于模糊成員關(guān)系與最小遺傳距離的DNA物種識別新方法。他通過實(shí)例研究和超過5000次的計算機(jī)模擬，證明該方法明顯優(yōu)于常用的基于Bayesian理論的方法和基于NJ建樹的方法，尤其能夠降低DNA條形碼識別中的假陽性錯誤。

此研究是張愛兵教授繼2008年將人工智能的思想引入到DNA條形碼（DNA barcoding）研究領(lǐng)域后，在該領(lǐng)域內(nèi)取得的又一次理論突破。