使用模型检测解决概率布尔网络优化控制

摘要：

系统生物学期望对复杂生物系统建立一个真实的、可计算的模型,以便于以系统的角度去理解生物系统的演变过程.在系统生物学中,一个重要的主题是通过外部的干预控制发展关于基因调控网络的控制理论,以作为未来基因治疗技术.目前,布尔网络及其扩展的概率布尔网络已经被广泛用于对基因调控网络进行建模.在控制问题的研究中,概率布尔控制网络的状态迁移本质上构成一条有限状态空间的离散时间马尔科夫决策过程.依据马尔科夫决策过程的理论,通过概率模型检测方法解决网络中有限范围优化控制问题和无限范围优化控制问题.针对带有随机干扰且上下文相关的概率布尔控制网络,使用概率模型检测器PRISM对其进行形式化建模,然后将两类优化控制问题描述为相应的时序逻辑公式,最后通过模型检测寻找出最优解.实验结果表明,提出的方法可以有效地用于生物网络的分析和优化控制.

关键词：基因调控网络、概率布尔网络、优化控制、概率模型检测

所属期刊栏目：44

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61170043;国家重点基础研究发展计划973计划2014CB744904

在线出版日期：2017-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：193-198,231