布尔网络吸引子确定算法研究

发布时间：2017-08-22 22:29

  本文关键词：布尔网络吸引子确定算法研究

  更多相关文章： 吸引子 函数删减 条件布尔函数 相关基因 复合网络

【摘要】：基于图论的布尔网络是一种简单但十分有效的数学模型。在布尔网络中,吸引子是一些特殊的状态且具有重要的生物学意义。由于布尔网络的状态空间随网络规模增大而呈指数增长,因此需要使用更高效的算法检测布尔网络的吸引子。本文从单吸引子的特性出发,定义了条件布尔函数的概念并提出了一种基于函数删减的吸引子算法。在条件布尔函数中,部分变量被确定为0或1。当布尔函数中所有变量的状态都被确定后,如果每个条件布尔函数中只含一种输入,则当前所有变量被确定的状态组合是一个单吸引子。变量状态的确定有两种方式,首先,如果该变量在当前某一条件布尔函数中对应所有可能输入或输出均为0或1,则在所有布尔函数中将该变量状态确定为与之一致的状态。否则将分别尝试将该变量确定为0和1。研究表明,布尔网络中相关基因决定了吸引子状态与结构,本文实现了一种简便的相关基因计算方法并将其应用于计算布尔网络吸引子进一步提高了算法效率。另外,本文提出了复合布尔网络的概念,介绍了复合布尔网络的计算方法并以定理形式证明了原布尔网络吸引子在复合网络中的变化规律。利用复合网络使得基于函数删减方法能够计算小吸引环。最后本文通过软件实现了完整的基于函数删减的吸引子算法。在该软件中输入按规定格式保存布尔网络数据的文件名以及参数p,软件就能自动读取文件中的所有网络数据并在另一文件中输出所有不大于p的吸引子。另一个被实现的软件用于产生随机布尔网络。两个软件都能同时处理或生成多个文件。
【关键词】：吸引子 函数删减 条件布尔函数 相关基因 复合网络
【学位授予单位】：温州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-12
• 1 研究背景和意义8-9
• 2 国内外相关领域研究9-11
• 3 课题的研究内容11
• 4 本文的工作与组织11-12
• 第二章 基本概念与迭代算法12-20
• 1 布尔网络与吸引子12-13
• 2 无尺度网络13-17
• 2.1 无尺度网络概念14-15
• 2.2 无尺度网络模型15-16
• 2.3 无尺度布尔网络16-17
• 3 迭代算法17-19
• 3.1 基本递归算法与Outdegree算法17-18
• 3.2 FVS基因集与FVS+Outdegree算法18
• 3.3 吸引环算法18-19
• 4 本章小结19-20
• 第三章 基于函数删减的算法20-34
• 1 相关基因20-22
• 2 复合布尔网络22-27
• 2.1 定义22-24
• 2.2 吸引子与复合阶数的关系24-26
• 2.3 复合函数的周期变化26-27
• 3 基于函数删减的算法27-33
• 3.1 算法思路27-31
• 3.2 FR算法伪代码31-32
• 3.3 与Outdegree算法比较32-33
• 3.4 FR吸引环算法33
• 4 本章小结33-34
• 第四章 仿真实验34-39
• 1 算法实现34
• 2 实验结果与分析34-37
• 3 讨论37-38
• 4 本章小结38-39
• 第五章 应用软件39-45
• 1 简介39
• 2 FuncReduction.exe39-42
• 3 rndbn.exe42-44
• 4 本章小结44-45
• 总结与展望45-46
• 参考文献46-50
• 致谢50-51
• 攻读硕士学位期间科研成果51

【参考文献】

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1 覃森;戴冠中;;A new local-world evolving network model[J];Chinese Physics B;2009年02期

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本文编号：721437