【摘 要】
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系统生物学是生物学新的研究领域,其目标是在系统水平上理解生物系统。由于分子生物学的迅速发展,以及对DNA序列、基因表达谱、蛋白质与蛋白质相互作用等进行全面测量技术的
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系统生物学是生物学新的研究领域,其目标是在系统水平上理解生物系统。由于分子生物学的迅速发展,以及对DNA序列、基因表达谱、蛋白质与蛋白质相互作用等进行全面测量技术的进步,现在基本上可以将生物系统作为系统来理解。处理这些高通量的实验数据需要计算机科学的帮助,包括数据库处理、建模、模拟和分析。本文讨论的是非线性动力学生化系统参数估计(反问题),其数学模型描述为受一组非线性代数-微分方程约束的非线性规划问题。由于频繁的病态和多峰值,传统的算法(如梯度算法)并不能得到满意的解,智能优化算法由于其高效性、收敛性和鲁棒性等特点,近年来被广泛应用于非线性问题优化。本文的主要目的是探讨适合求解生化系统的参数估计的智能优化算法,具体的研究工作如下:1)介绍了智能优化算法的研究现状,对一些智能优化算法进行了理论研究,针对量子粒子群算法容易早熟的缺陷,提出了一种基于变异操作的量子粒子群算法,该操作在算法的每一步对全局最优粒子以一定概率进行高斯变异,仿真实验表明改进后的算法性能得到较好提升。2)以一个包含36个参数的三步酶反应代谢途径为研究对象,提出利用智能优化算法求解代谢途径的参数估计,利用算法的非线性逼近能力,建立求解参数估计的算法模型,采用人工模拟实验值,通过改变已知参数值增加试验次数减少实验误差,将参数编码成算法的一组解向量,以实验值和预测值的误差平方加权的和为目标优化函数。仿真试验表明用量子粒子群算法求解较好,该算法有效地估计了模型中的36个参数,并且成功地完成了对已知模型的预测。3)基于量子粒子群算法和S-系统重构了基因调控网络。基本方法以真实实验数据与模拟数据的差的平方和作为目标函数进行迭代优化,该方法只能预测数目很少的参数并且算法的收敛率很低。依据基因网络的稀疏性,提出了基于QPSO算法的逐步优化策略,将整个优化过程分为三个阶段,通过逐步确定无效参数的位置来简化模型。仿真试验基于QPSO算法逐步优化策略成功实现了一个包含5个节点60个参数的S-系统优化。
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