基于貝葉斯網絡的基因調控網絡建模分析與研究.pdf

1、隨著信息技術與計算科學不斷發(fā)展，人們在研究自然科學的同時，越來越對自身奧秘和生物進化過程產生濃厚的興趣。人類基因組計劃的逐步實施，基因芯片微陣列技術的出現，標志著后基因組時代已經來臨。對大規(guī)模的生物數據進行數學建模和分析，構建基因調控網絡成為重要的研究方向。
　　 分析了已有的基因調控網絡模型的特點，考慮到貝葉斯網絡模型作為隨機模型，具有表述直觀、推理靈活、決策方便等優(yōu)點，研究了基于貝葉斯網絡的基因調控網絡構建方法。
　　

2、 利用已知的樣本數據對網絡模型進行重建，可以視為一個優(yōu)化問題。根據這種思想，本文以貝葉斯網絡的BIC評分值作為目標函數，選取了兩種不同的群優(yōu)化算法對貝葉斯網絡進行學習。第一種是粒子群優(yōu)化算法，文中采用互信息對初始父節(jié)點進行了篩選，重新定義了粒子群優(yōu)化算法中的粒子位置、速度編碼、粒子迭代運算法則以及參數。第二種是人工魚群算法，文中重新定義了人工魚群算法中的人工魚編碼、人工魚行為以及人工魚鄰居和聚類中心，為了避免算法陷入局部極值，引入了自