检索结果-内蒙古大学图书馆

一类具有双时滞的基因调控网络模型的Bogdanov-Takens分岔分析

应用数学学报 2021年第2期44卷 279-293页

作者：曹建智谭军王培光河北大学数学与信息科学学院保定071002

本文研究了一类具有双时滞的基因调控网络模型的动力学行为.首先,讨论了系统正平衡点的存在情况,并给出正平衡点处发生B-T分岔的条件.其次,利用普适开折,正规形和中心流形等相关理论,将靠近正平衡点的动力学行为转化为研究限制在中心流... 详细信息

本文研究了一类具有双时滞的基因调控网络模型的动力学行为.首先,讨论了系统正平衡点的存在情况,并给出正平衡点处发生B-T分岔的条件.其次,利用普适开折,正规形和中心流形等相关理论,将靠近正平衡点的动力学行为转化为研究限制在中心流形上正规形的动力学特征.最后,对所得结果进行了数值模拟,给出靠近B-T分岔点的分岔曲线,得到相应的分岔图.并对所得结论进行了总结.

关键词：基因调控网络模型平衡点正规形 B-T分岔

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基于马尔科夫和分数布朗运动具有扩散反应过程的随机基因调控网络模型

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数学的实践与认识 2020年第15期50卷 211-222页

作者：戴晓娟张启敏宁夏师范学院数学与计算机科学学院宁夏固原756000 宁夏大学数学统计学院宁夏银川750021

在考虑分数布朗运动,马尔可夫跳跃和时变时滞的扩散-反应过程的基础上建立了随机基因调控网络模型,通过构造Lyapunov函数,利用Wirtinger不等式和随机稳定性理论,时滞相关渐近稳定性定理,以推导线性矩阵不等式的形式实现了随机基因调控... 详细信息

在考虑分数布朗运动,马尔可夫跳跃和时变时滞的扩散-反应过程的基础上建立了随机基因调控网络模型,通过构造Lyapunov函数,利用Wirtinger不等式和随机稳定性理论,时滞相关渐近稳定性定理,以推导线性矩阵不等式的形式实现了随机基因调控网络模型均方意义上的全局稳定性.

关键词：基因调控网络模型分数布朗运动渐近稳定性

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年龄结构模型和基因调控网络模型的分支问题

年龄结构模型和基因调控网络模型的分支问题

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作者：王珍北京师范大学

学位级别：硕士

分支问题是动力系统和非线性微分方程中一个非常重要的研究课题,其主要研究对象是那些结构不稳定的系统.它主要研究当参数发生变化并经过某些临界值时系统的某些拓扑结构发生改变的现象.本文主要研究一类年龄结构模型和一类基因调控网... 详细信息

分支问题是动力系统和非线性微分方程中一个非常重要的研究课题,其主要研究对象是那些结构不稳定的系统.它主要研究当参数发生变化并经过某些临界值时系统的某些拓扑结构发生改变的现象.本文主要研究一类年龄结构模型和一类基因调控网络模型的分支问题.　　年龄结构模型的非平凡周期解的存在性问题是非常有意义但很困难的问题,且相应的结果非常少.而由Hopf分支诱导出的解就是非平凡的周期解,因此我们可以通过研究年龄结构模型的Hopf分支来研究周期解的存在性.本文第二章利用积分半群理论研究了具有年龄结构的区室害虫-病原体模型的Hopf分支问题.　　了解基因调控网络模型的工作机制是系统生物学的重要任务之一,所以对该模型的动力学性质的研究是非常有意义的.在基因调控网络模型中时滞是不可避免的,并且较长的时滞会破坏系统平衡位置的稳定性.本文第三章主要研究了具有时滞的基因调网络模型正平衡点的稳定性及Hopf分支问题,并且利用规范型理论和中心流形定理考虑了Hopf分支的方向和稳定性.

关键词：年龄结构模型基因调控网络模型稳定性分支问题

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基于协同智能的蛋白质相互作用及其网络研究

基于协同智能的蛋白质相互作用及其网络研究

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作者：沈懿珍东华大学

学位级别：博士

膜蛋白在生物体中担负着多种多样的功能,大部分膜蛋白在药物设计、运转蛋白和免疫识别等方面起着关键的作用；膜蛋白同时也是重要的药物标靶。膜蛋白相互作用,尤其是螺旋膜蛋白相互作用,是所有蛋白质相互作用中的重要部分。各种组织中... 详细信息

膜蛋白在生物体中担负着多种多样的功能,大部分膜蛋白在药物设计、运转蛋白和免疫识别等方面起着关键的作用；膜蛋白同时也是重要的药物标靶。膜蛋白相互作用,尤其是螺旋膜蛋白相互作用,是所有蛋白质相互作用中的重要部分。各种组织中近三分之一的基因用于编码参加大量的蛋白质—蛋白质相互作用的与膜相关的蛋白质。膜蛋白复合物的研究由于需要使膜蛋白保持在脂溶性环境且不打乱蛋白质—蛋白质相互作用而具有很大的挑战。本论文研究利用复杂网络的特点结合生物信息学构造生物网络中的蛋白质相互作用网络。其研究成果为膜蛋白相互作用的协同智能识别提供了一种可行的方法,为可能的膜蛋白相互作用提供新的研究方向及参考。本论文具体的研究内容有：大量的结果表明蛋白质相互作用网络不是随机的,它是具有某种生物规律的。本论文采用图论中谱分析的研究方法揭示了复杂的蛋白—蛋白相互作用网络中存在的隐含的拓扑结构,如“准团”和“准二部图”。对其分离出来的蛋白质网络进行度的计算、小世界网络当中P值的计算,以及蛋白质网络节点个数的计算等等,分析这些关于蛋白质网络的参数之间的关系；基于遗传算法的蛋白质相互作用网络的构造和研究；基于多种智能算法相结合的蛋白质相互作用网络的构造和研究；将建立的新型蛋白质相互作用网络与一般生物网络进行比较研究。真实的蛋白质相互作用网络是稀疏网络,具有几何效应,并且还具有无标度性、小世界性、层次性、自相似性、亲和力和特异性等等的重要性质和动态特性：研究不同重要性质对蛋白质相互作用网络的影响；研究蛋白质相互作用网络的静态特性；研究蛋白质相互作用网络的动态特性。对于膜蛋白的研究目前还处于一个初期阶段,有待于进一步的研究和探索,特别是膜蛋白相互作用网络。本论文构造建立了一个膜蛋白相互作用及其网络的预测与分析系统,并对其重要性质和动态特性进行研究和探索,膜蛋白之间的重构和演化,膜蛋白网络的动力学行为分析。通过膜蛋白相互作用网络的建立与预测,发现了膜蛋白网络动力学的普适性规律,并与实验室合作验证预测结果。利用膜蛋白相互作用网络的聚集系数来推论其拓扑性质,同时研究了其无尺度和自相似特性；为膜蛋白相互作用预测与分析提供一种新方法。面向构造膜蛋白相互作用网络,我们总结分析了一种理想化基因调控网络(GRN)模型,并将其定义为简单面向膜蛋白相互作用网络拓扑性以及其输入调控模块功能性的基因调控环路的动态化。为了理解网络发展进程的动态性、集成控制,以及膜蛋白相互作用网络本身的特性,我们提出了基本形式、无量纲形式以及更复杂形式等三种模型形式,并基于此模型对膜蛋白相互作用网络的动态特性进行了仿真研究。目前蛋白质相互作用的研究还远远不够,还远没有达到系统地理解生命现象的要求,并且相互作用数据、高通量的检测技术、预测方法都还没有精标准,所以有必要对其进行深层的研究和探索,比如蛋白质相互作用网络当中重要的蛋白质节点,也就是我们在制药学中的药物靶点,从而对于世纪疾病和药物起到作用和作出贡献。最后,总结了全论文的工作,指出了研究工作中存在的不足,并对今后的研究方向和研究重点进行了讨论。

关键词：蛋白质相互作用网络膜蛋白膜蛋白相互作用网络协同智能谱分析模糊K近邻算法基因调控网络模型药物靶点

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基因表达数据分析中的数据挖掘技术研究

基因表达数据分析中的数据挖掘技术研究

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作者：崔光照华中科技大学

学位级别：博士

随着生物学和医学的迅速发展，以及基因芯片的逐步实用化使得研究大量基因的特性成为可能，但随之产生了海量的基因数据。如何分析这些具有丰富内涵的数据并从中获得有关生物结构和功能的信息，从中得到对人类有益的信息，是生物信息学... 详细信息

随着生物学和医学的迅速发展，以及基因芯片的逐步实用化使得研究大量基因的特性成为可能，但随之产生了海量的基因数据。如何分析这些具有丰富内涵的数据并从中获得有关生物结构和功能的信息，从中得到对人类有益的信息，是生物信息学这一综合了生命科学、数学科学、信息科学以及计算机科学等的交叉学科的重要任务和内容。\n 基因表达数据分析的主要目的是建立相应的基因调控网络模型，分析基因之间以及基因与启动子之间的调控关系，进而找到基因与生物性状之间的联系。基因表达数据分析是建立基因调控网络模型，分析基因之间调控关系的基础。目前已有多种数据挖掘方法应用于基因表达数据分析。其中数据挖掘技术中的聚类方法是基因表达数据分析的常用方法，它将表达规律相似的基因聚为一类，在此基础上寻找相关基因，分析基因的功能。但是目前这类方法只能找出基因之间简单的、线性的关系，忽略了生物体复杂的、非线性的关系;不同算法取样的点可能不完全一样，选择不同的聚类方法将产生不同的信息，即使采用同样的数据也有可能出现不同结果;聚类结果对噪声比较敏感，易受到噪声的影响;忽略了基因表达数据时间序列的特点，未能挖掘其在时间表达方面的特征，尤其对于基因表达数据中可能潜在的周期性和调控延时的关系无法加以体现;海量数据的高维性等等。\n 针对基因表达数据分析中存在的问题，本文主要从基因表达数据的聚类分析和基因调控关系的分析两个方面入手，提出了两种改进的聚类算法和两种基因调控关系分析的数据挖掘模型:\n (1)在深入探讨基于密度聚类分析的原理基础上，通过引入最小生成树理论，提出了基于密度与最小生成树理论的基因表达数据聚类方法，解决了密度聚类算法受初始值影响，聚类结果不稳定的问题和聚类个数如何确定的问题。并对实际应用进行了实验验证。\n (2)介绍了基于小波去噪的基因表达数据的模糊聚类方法，并通过实验进行了聚类结果对比，证明去噪后聚类的结果明显优于直接聚类的结果。\n (3)提出了基于功率谱估计方法的基因表达调控关系分析，初步构建出基因之间的调控网络，较好地挖掘出了基因之间的延时调控关系。\n (4)提出了基于连续动态贝叶斯网络的基因调控网络的构建方法。通过组合基因表达数据和位点数据，利用连续的DBNs模型，引入处理多时延调控的方法。避免了离散化带来的信息丢失，解决了单一数据带来的困难，同时也减少了计算的复杂性，有利于对生物调控机理的进一步理解。

关键词：基因调控网络模型数据挖掘聚类分析

来源：评论

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基于合作自主定位的群体模式自动生成方法

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汕头大学学报（自然科学版） 2021年第2期36卷 14-28页

作者：范衠王诏君石泽王琛王柳蔡堉伟黄华兴宁为博董朝晖李文姬朱贵杰李恪李兵谷敏强朱晓敏包卫东汕头大学电子系广东汕头515063 汕头大学广东省数字信号与图像处理技术重点实验室广东汕头515063 汕头大学数学系广东汕头515063 国防科技大学系统工程学院长沙410073

传统的基因调控网络(Gene Regulatory Network,GRN)模型假设群体机器人具有对环境的全局认识能力,这就要求群体机器人所携带的传感器具有很强的性能.在实际中,由于群体机器人的传感器误差和外部干扰,群体机器人很难获得所在环境的全局信... 详细信息

传统的基因调控网络(Gene Regulatory Network,GRN)模型假设群体机器人具有对环境的全局认识能力,这就要求群体机器人所携带的传感器具有很强的性能.在实际中,由于群体机器人的传感器误差和外部干扰,群体机器人很难获得所在环境的全局信息.为此,我们提出一种基于合作自主定位的群体模式自动生成方法.该方法的优点是每个机器人事先在不知道自身和邻居的位置前提下,通过传感器测量出自身和邻居之间的距离,再利用三点定位方法确定群体机器人位置.所提出的方法是由一个三层基因调控网络模型所构成,即第一层负责群体机器人协作自组织定位.第二层是针对给定环境的自适应生成关于目标的群体模式.第三层是一个无中心化、分步式的控制机制,它驱动群体机器人机动到由第二层产生的群体模式上.最后,通过一些实验验证所提出的方法的有效性.

关键词：群体智能机器人基因调控网络模型目标围捕

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