生物系統層級間相互作用與分布規律研究

《生物系統層級間相互作用與分布規律研究》是依託南京航空航天大學，由劉心聲擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：生物系統層級間相互作用與分布規律研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：劉心聲
• 依託單位：南京航空航天大學

項目摘要

生物系統是指從系統論的角度看待生物體與生物界，將生物不同層次的結構體系看作系統。在自適應驅動下生物系統層級結構的形成和功能的分化仍然是一個謎。在本項目的第一部分研究中，首先基於我們以前對生物分子體系的研究，利用現代統計算法、有約束的統計推斷等方法，更深入地探討各層級間的相互作用與分布規律。然後利用動態貝葉斯網路模型整合所獲的各層間信息，刻畫從基因至細胞的主要分子層級系統的特徵；在項目的第二部分研究中，利用演化動力學方法宙匙踏凶，首先以系統達到穩定合作為目的，探討層級間相互作用與分布規律的形成機制。然後進一步將個體策略拓展為一族生物特徵的機率分布，考慮系統的自適應驅動和功能的表達、個體估估旋的信息累積，將博弈推廣為更一般的相互作用，發展更一般的生物系統演化模型，揭示生物系統層次結構和功能分化的起源，以及系統穩健性行為的域值，以達到預測和控制系統的行為，為實際工程系統或社會經濟系統的仿生套用提供歸付講借鑑作用。

結題摘要

本項目致力於研究生物系統層級間相互作用與分布戲霸您規律的形成機制。首先，利用演化動力學方法，討論了有結構系統中持續合作的形成和維持，探討了各種條件下不同類型個體間的相互作用以及相應的系統行為，研究了包含多個種群系統的隨機共進化動態，從而實現對有結構系統層級間相互作用與分布規律的認識。其次，生物系統層級間相互作用與分布規律具有複雜性和多樣性，正好適合貝葉斯網路推理的套用。把系統看成具有因果關係的貝葉斯網路，我們研究了多變數的馬爾可夫覆蓋與馬爾可夫邊界問題，首次從理論上證明了多變數的馬爾可夫毯與馬爾可夫邊界具有可加性，在一般情形下構建算法並套用於分析實際數據；我們提出了基於“選擇-排除-包含”三步策略的重要方法，可以有效地減輕掩蓋現象、抵抗淹沒現象、突顯真實的馬爾可夫邊界節點；我們還構建了一種連續化粒子群最佳化新算法，對貝葉斯網路結構的系統層級進行學習和分析。自然界中最複雜的具有層級結構的系統是人類及其它生物的神經系統。最後，我們研究了一類神經元群體的隨機編碼與Bayes解碼模型，特別是對二維刺激的編碼以及解碼，模擬結果表明，由我們的模型可以獲得二維刺激的精確估計。我們還對神經系統的感知行為進行了研究，通過理論模型和實驗方灑兆熱奔法，探討了從具有隨機方向的棒子中精確地檢測出具有相同方向棒子的多樣性辨別問題。研究了已知定向參照線對方向識別的視覺偏斜效應的影響，我們提出了包含關於編碼精度和解碼成本函式的貝葉斯模型，結果表明定向參照線可以有效地削弱視覺的偏斜效應。我們還討論了基於隱馬爾科夫模型的神經網路的推斷及相關的最大熵模型。探少笑討了帶有脈衝列和多變數時滯的分數階BAM神經網路的全局Mittag-Leffler同步。對於分子層次的生物系統，我們基境舟厚於同義密碼子的使用偏性建立新的密碼子置換模型，並在此模型的基礎上分析物種的正向選擇性。另外，在相關的統計方法方面，我們討論了帶有負疊加相依誤差的線性模型的M檢驗等。本項目研究對揭示生物系統層次結構的形成機制和功能分化具有重要意義，豐富了針對系統層級結構建模的理論和方法，以期達到預測和控制系統的行為，為實際工程系統或社會經濟系統的仿生套用提供借鑑作用。