结合遗传编程和滤波算法的基因调控网络识别

发布时间：2017-04-09 21:08

  本文关键词：结合遗传编程和滤波算法的基因调控网络识别，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：基因表达过程中存在基因之间相互作用、相互调控的行为。单个基因表达的研究不能揭示生命现象的内在规律,这就需要从系统的角度研究基因表达。随着高通量DNA微阵列技术的发展,使在短时间内通过测量获得大量的生物体基因表达数据成为可能,从而为基因调控网络的构建提供数据基础。建立基因调控网络,能够使生物学家从系统的角度认识基因表达间的调控关系以及高度复杂的生命现象,这也有助于研究疾病的发生和发展等医学问题。近年来,用来构建基因调控网络的数学模型越来越多,其中,微分方程模型更利于描述生物大分子随时间的演化过程。本文聚焦于基因调控网络微分方程模型的构建,通过提出新的基因调控网络识别算法,提高了微分方程模型的建模精度。本文的主要工作内容如下：(1)提出了遗传编程与归一化子带滤波相结合的基因调控网络识别算法。使用遗传编程识别模型结构,归一化子带滤波算法进行模型参数估计。准确识别模型结构的同时,通过子带分割有效减小时间序列数据的相关性,提高自适应滤波算法的参数识别精度。(2)提出了遗传编程和粒子滤波相结合的基因调控网络识别算法。使用遗传编程识别模型结构,粒子滤波进行模型参数估计。准确识别模型结构的同时,粒子滤波算法对模型的非线性强度以及噪声模式不敏感,针对不同的非线性系统,都能得到更为精确的参数识别结果。本文提出了两种微分方程模型识别算法,减小了时间序列数据相关性和噪声等因素对模型构建的影响。仿真实验验证,相比于前人提出的算法具有更高的模型识别精度。
【关键词】：基因调控网络 遗传编程 微分方程模型 归—化子带滤波 粒子滤波
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：Q811.4;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 课题背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 论文结构及主要内容13-14
• 第2章 基因调控网络14-24
• 2.1 基本概述14-16
• 2.1.1 基因表达14-15
• 2.1.2 基因调控15-16
• 2.1.3 基因调控网络16
• 2.2 基因调控网络模型16-22
• 2.2.1 布尔网络模型17-18
• 2.2.2 线性组合模型18-19
• 2.2.3 加权矩阵模型19-20
• 2.2.4 贝叶斯网络模型20-21
• 2.2.5 微分方程模型21-22
• 2.3 生物数据22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第3章 基因调控网络建模过程24-36
• 3.1 遗传编程识别模型结构25-31
• 3.1.1 遗传编程基本流程25-27
• 3.1.2 树形个体描述方法27
• 3.1.3 适应度函数27-28
• 3.1.4 遗传操作28-30
• 3.1.5 基本控制参数30-31
• 3.2 滤波算法估计模型参数31-35
• 3.2.1 LMS、NLMS31-33
• 3.2.2 RLS33-34
• 3.2.3 KF34-35
• 3.3 本章小结35-36
• 第4章 结合遗传编程和归一化子带滤波的调控网络识别研究36-50
• 4.1 归一化子带滤波算法36-39
• 4.1.1 归一化子带滤波器36-38
• 4.1.2 归一化子带滤波算法估计模型系数38-39
• 4.2 遗传编程与归一化子带滤波结合算法39-42
• 4.3 算法仿真42-50
• 4.3.1 Lotka-Volterra模型算法仿真43-46
• 4.3.2 E-CELL模型算法仿真46-48
• 4.3.3 酵母菌真实数据算法仿真48-50
• 第5章 结合遗传编程和粒子滤波的调控网络识别研究50-64
• 5.1 粒子滤波算法50-53
• 5.1.1 粒子滤波算法50-52
• 5.1.2 粒子滤波算法估计模型系数52-53
• 5.2 遗传编程与粒子滤波结合算法53-55
• 5.3 算法仿真55-64
• 5.3.1 化学模型算法仿真55-58
• 5.3.2 E-CELL模型算法仿真58-61
• 5.3.3 酵母菌真实数据算法仿真61-64
• 第6章 总结与展望64-66
• 6.1 论文总结64
• 6.2 展望64-66
• 参考文献66-70
• 致谢70-71
• 作者简介71

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