基于布尔网络吸引域的最优位干预算法研究

发布时间：2017-07-05 16:14

  本文关键词：基于布尔网络吸引域的最优位干预算法研究

  更多相关文章： 基因调控网络 布尔网络 结构干预 吸引域

【摘要】：布尔网络是研究基因调控网络的一种简单但十分有效的数学模型。在这种模型中,基因的表达状态被简化为不表达(0)和表达(1)两种状态。布尔网络模型虽然结构简单,却能反映出基因之间的调控关系以及系统的动态行为。在布尔网络模型中,吸引子代表了不同的细胞状态,吸引域的大小反映了对应吸引子的稳定性。网络建模的最终目标是设计合适的干预策略来影响系统的动态行为,使得系统能够朝期望的方向演化。这为疾病的治疗和药物靶点的确定建立了理论基础。本文主要研究了基于一位布尔函数的结构干预问题。为了避免不可预知的引起吸引子改变的干预,我们限定所有干预必须保持系统原有的吸引子。首先我们提出了一种确定合适干预位的算法。其次,由于任意一位干预仅仅改变系统的2n-ki个状态的转换,所以我们提出了一种基于网络状态空间的快速更新算法。它能够快速确定干预前后系统中各吸引子的吸引域的改变情况。仿真和真实生物网络的结果表明,该算法的时间复杂度明显优于已有的基于稳态分布(SSD)的算法。并且,它能够将目前结构干预的网络规模由15个基因扩大到25个基因。
【关键词】：基因调控网络 布尔网络 结构干预 吸引域
【学位授予单位】：温州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1 研究背景和意义10-11
• 2 基因调控网络模型11-13
• 3 网络干预的研究进展13-15
• 4 本文的工作与组织15-16
• 第二章 相关概念16-24
• 1 布尔网络16-19
• 2 概率布尔网络19-21
• 3 结构干预21-23
• 3.1 基本概念21
• 3.2 理论结果21-23
• 4 本章小结23-24
• 第三章 基于BOS的结构干预算法24-40
• 1 算法问题24
• 2 基于BOS的结构干预算法实现24-32
• 2.1 标记函数位24-25
• 2.2 计算干预前的BOS25-27
• 2.3 计算干预后的BOS’27-32
• 3 算法流程32
• 4 实验结果与分析32-37
• 4.1 仿真网络33-34
• 4.2 真实网络34-37
• 5 讨论37
• 6 本章小结37-40
• 总结与展望40-42
• 1 总结40
• 2 展望40-42
• 参考文献42-46
• 致谢46-48
• 攻读硕士学位期间发表的论文48

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本文编号：522674