13C代谢通量估计的量子粒子群优化算法

摘要：

13C标记实验的代谢通量分析(13CMFA)是探索代谢网络的重要途径.13C通量估计是以碳富集度平衡为条件的全局优化问题,带有众多约束条件和存在多个局部极小点等特点,如何高效地求解是13C MFA中的难点,也是实现通量精确估计的关键.量子粒子群优化算法显著特点是控制参数少,设置简单,具有较好的全局搜索能力,适应于通量估计.本文提出量子粒子群优化算法结合最小二乘计算求解噪音环境下的环磷酸戊糖代谢网络的通量,以带约束的最小化问题为目标优化函数,仿真实验验证了量子粒子群优化算法是1种有效的通量估计分析算法.

关键词：量子粒子群算法、代谢分析、最小二乘估计、13C标记实验

所属期刊栏目：28

分类号：N945(系统科学)

资助基金：国家自然科学基金项目60474030

在线出版日期：2011-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：151-155