本文關(guān)鍵詞：基于布爾網(wǎng)絡(luò)吸引域的最優(yōu)位干預(yù)算法研究

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【摘要】：布爾網(wǎng)絡(luò)是研究基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的一種簡單但十分有效的數(shù)學(xué)模型。在這種模型中,基因的表達狀態(tài)被簡化為不表達(0)和表達(1)兩種狀態(tài)。布爾網(wǎng)絡(luò)模型雖然結(jié)構(gòu)簡單,卻能反映出基因之間的調(diào)控關(guān)系以及系統(tǒng)的動態(tài)行為。在布爾網(wǎng)絡(luò)模型中,吸引子代表了不同的細胞狀態(tài),吸引域的大小反映了對應(yīng)吸引子的穩(wěn)定性。網(wǎng)絡(luò)建模的最終目標是設(shè)計合適的干預(yù)策略來影響系統(tǒng)的動態(tài)行為,使得系統(tǒng)能夠朝期望的方向演化。這為疾病的治療和藥物靶點的確定建立了理論基礎(chǔ)。本文主要研究了基于一位布爾函數(shù)的結(jié)構(gòu)干預(yù)問題。為了避免不可預(yù)知的引起吸引子改變的干預(yù),我們限定所有干預(yù)必須保持系統(tǒng)原有的吸引子。首先我們提出了一種確定合適干預(yù)位的算法。其次,由于任意一位干預(yù)僅僅改變系統(tǒng)的2n-ki個狀態(tài)的轉(zhuǎn)換,所以我們提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)空間的快速更新算法。它能夠快速確定干預(yù)前后系統(tǒng)中各吸引子的吸引域的改變情況。仿真和真實生物網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果表明,該算法的時間復(fù)雜度明顯優(yōu)于已有的基于穩(wěn)態(tài)分布(SSD)的算法。并且,它能夠?qū)⒛壳敖Y(jié)構(gòu)干預(yù)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模由15個基因擴大到25個基因。
【關(guān)鍵詞】：基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò) 布爾網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)干預(yù) 吸引域
【學(xué)位授予單位】：溫州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1 研究背景和意義10-11
• 2 基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型11-13
• 3 網(wǎng)絡(luò)干預(yù)的研究進展13-15
• 4 本文的工作與組織15-16
• 第二章 相關(guān)概念16-24
• 1 布爾網(wǎng)絡(luò)16-19
• 2 概率布爾網(wǎng)絡(luò)19-21
• 3 結(jié)構(gòu)干預(yù)21-23
• 3.1 基本概念21
• 3.2 理論結(jié)果21-23
• 4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 基于BOS的結(jié)構(gòu)干預(yù)算法24-40
• 1 算法問題24
• 2 基于BOS的結(jié)構(gòu)干預(yù)算法實現(xiàn)24-32
• 2.1 標記函數(shù)位24-25
• 2.2 計算干預(yù)前的BOS25-27
• 2.3 計算干預(yù)后的BOS’27-32
• 3 算法流程32
• 4 實驗結(jié)果與分析32-37
• 4.1 仿真網(wǎng)絡(luò)33-34
• 4.2 真實網(wǎng)絡(luò)34-37
• 5 討論37
• 6 本章小結(jié)37-40
• 總結(jié)與展望40-42
• 1 總結(jié)40
• 2 展望40-42
• 參考文獻42-46
• 致謝46-48
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文48

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本文編號：522674