• 浙江大学 能源工程学院(杭州 310027);
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近年研究表明,某些药物能改变基因调控网络(GRNs)中的调控反应参数,促使细胞从病变状态转移到正常状态。在此基础上,有学者构建了基于吸引子和分岔理论的状态调控框架。现有的控制策略中,控制信号规律都是自行拟定的,并且所使用的参数扰动法仅能求出单控制变量情况下状态转移所需的时间。因此,针对以非线性常微分方程组(ODEs)形式描述的复杂生物网络,本文提出了一种基于动态优化算法改变网络状态的最优调控方法,在掌握生物网络基本特性的基础上建立了动态优化问题,并以简单低维的三节点 GRN 和复杂高维的癌症 GRN 为例,利用 MATLAB 计算得到单控制变量及多控制变量条件下的最优控制策略。本文所提方法旨在实现精确且快速的状态调控,为试验研究和实际治疗提供参考依据。

引用本文: 揭豪, 袁美晨, 朱国柱, 洪伟荣. 基于动态优化算法的复杂生物网络的状态调控. 生物医学工程学杂志, 2020, 37(1): 19-26. doi: 10.7507/1001-5515.201810008 复制

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