關(guān)于對(duì)PDGF信號(hào)路徑進(jìn)行概率模型檢測(cè)的問題研究.pdf

1、近年來，越來越多的計(jì)算機(jī)科學(xué)方法被廣泛應(yīng)用到諸如生物學(xué)等領(lǐng)域。一方面，計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法可以通過在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行模擬等方式使得對(duì)問題的研究可以擺脫原本復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)環(huán)境和條件，大大節(jié)約了研究成本和研究時(shí)間，降低了研究難度;另一方面，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域方法的多樣性和計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大計(jì)算能力，為復(fù)雜問題的解決提供了可能性。由于系統(tǒng)生物學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)研究中的復(fù)雜分布式系統(tǒng)有著類似的地方，形式化方法領(lǐng)域中的模型和驗(yàn)證技術(shù)可以被應(yīng)用到系統(tǒng)生物學(xué)領(lǐng)域。形式化方法在分析

2、大型系統(tǒng)方面優(yōu)勢(shì)明顯，它有著高效的驗(yàn)證技術(shù)，可以利用自動(dòng)化的計(jì)算機(jī)工具分析具有復(fù)雜行為的大型系統(tǒng)。
　　 作為一種表現(xiàn)良好的形式化方法，概率模型驗(yàn)證方法近年來廣受人們的關(guān)注與研究。概率模型驗(yàn)證是從定量方面去檢查一個(gè)具有隨機(jī)性行為的有限狀態(tài)系統(tǒng)的正確性。它與已有的基于仿真的方法有著一個(gè)明顯的區(qū)別是它能對(duì)所要驗(yàn)證的系統(tǒng)進(jìn)行徹底地挖掘，而不是僅僅挖掘系統(tǒng)的一個(gè)子集。
　　 本文將概率模型驗(yàn)證的方法應(yīng)用到分析PDGF生物信號(hào)路徑

3、系統(tǒng)中。
　　 首先，作為本文的理論基礎(chǔ)，本文詳細(xì)討論了概率模型驗(yàn)證的相關(guān)概念及理論推演。概率模型驗(yàn)證需要用到兩種輸入，即對(duì)系統(tǒng)的詳細(xì)描述以及對(duì)系統(tǒng)屬性的詳細(xì)描述。本文首先給出了概率模型驗(yàn)證的含義以及對(duì)系統(tǒng)詳細(xì)描述的方法，討論了所要驗(yàn)證系統(tǒng)的瞬時(shí)概率和穩(wěn)定概率的計(jì)算方法。接下來本文討論了系統(tǒng)屬性的描述方法，詳細(xì)給出了文中用到的語言——CSL（持續(xù)概率邏輯），并對(duì)其擴(kuò)展，即回報(bào)屬性進(jìn)行了討論。另外，本文給出了關(guān)于文中所用的概率模型

4、驗(yàn)證工具PRISM的詳細(xì)介紹。
　　 其次，本文所要分析的PDGF生物信號(hào)路徑系統(tǒng)對(duì)于細(xì)胞的繁殖和生長(zhǎng)具有重要意義，它直接調(diào)控細(xì)胞分裂和增殖，與癌癥的產(chǎn)生密切相關(guān)。本文詳細(xì)分析了其組成，并將對(duì)其的研究細(xì)化為三個(gè)具體的目標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)PDGF生物信號(hào)路徑的更好理解。
　　 再次，本文通過三組實(shí)驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)了對(duì)三個(gè)目標(biāo)的分析。實(shí)驗(yàn)中本文采用通過添加/移除單一反應(yīng)來進(jìn)行比較分析的方法，創(chuàng)建了多個(gè)模型的變種，以此來研究某一反應(yīng)對(duì)路徑

5、信號(hào)的影響。這三組實(shí)驗(yàn)的結(jié)果顯示，定量驗(yàn)證的方法能夠幫助我們更加深刻的理解PDGF信號(hào)路徑，更進(jìn)一步地，能夠提供一個(gè)關(guān)于路徑行為的預(yù)測(cè)。
　　 最后，由于除了概率模型驗(yàn)證方法，許多基于仿真的方法在研究生物系統(tǒng)時(shí)也非常流行，本文選擇了其中的常微分方程方法將其與概率模型驗(yàn)證方法進(jìn)行了比較研究。對(duì)常微分方法的研究分為理論與實(shí)踐兩部分。理論方面，本文首先給出了常微分方程在生物系統(tǒng)中的概念，然后為了更好地與概率模型驗(yàn)證方法進(jìn)行比較，本文詳