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时滞基因调控网络的稳定性分析.pdf
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402带参数不确定性的时滞基因调控网络的.txt
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基于遗传算法和贝叶斯网的多时延基因调控网络构建研究.pdf
- 微阵列技术的发展产生了大量的基因表达数据，这为人类充分认识并挖
掘基因间的相互关系提供了可能。基因调控网络旨在从貌似杂乱无章的基因
表达数据库中发现基因间的调控关系，为科学家从整体论角度理解生物细胞
周期乃至蛋白质功能提供了可靠的依据。本文采用基因表达时序数据，利用
动态贝叶斯网络方法重构多时延基因调控网络，并利用遗传算法对网络结构
进行优化，以提高准确率。
首先，本文在研究基本动态贝叶斯网络的基础上，致力于以下两个方面
的改进工作：第一，引入生物学中的结合位点作为先验知识，提高预测的精
度；第二，在基于最大似然和最小描述长度计算网络适应度函数的过程中，
允许不同时延的调控基因在同一时刻同时调控同一目标基因，使该模型更加
符合生物体真实的生命周期。
其次，本文采用遗传算法以进一步提高算法精度。在使用遗传算法优化
基因调控网络的过程中，主要做以下几个方面的改进工作：将完整的网络作
为遗传算法的一个个体；利用互信息得到的时延矩阵对遗传算法的个体进行
初始化，以加快遗传算法的收敛速度；根据遗传算法迭代次数的提高减小交
叉和变异的比率，以增强遗传算法后期的稳定性；将结合位点应用于遗传算
法并根据结合位点对调控基因和目标基因间的时延进行变异，以提高算法精
度；随机选择一对基因进行时延变异，从而避免过拟合的发生。
本文采用马休兹相互作用系数（MCC）、规格化互信息系数（MIC）和
选择性（Sp）对提出的算法进行评价。实验结果证明运用遗传算法对贝叶
斯网络进行优化能取得良好的效果。
基于上述思想，本文设计并实现多时延基因调控网络的重构平台。在该
平台下，可以集中精力进行基因调控网络构建算法的研究和评价，并快速进
行实验，节省时间。
关键词基因调控网络；遗传算法；动态贝叶斯网络；多时延
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向豆丁求助：有没有时的基因?
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