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1、獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知,除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果,也不包含本人為獲得江南大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本學(xué)位論文作者完全了解江南大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定:江南大學(xué)有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)
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3、胞內(nèi)通量無法直接測量,所以必須對其進(jìn)行通量估計(jì)。碳同位素標(biāo)記實(shí)驗(yàn)是目前最精確的通量分析方法,通過基板及碳標(biāo)記狀態(tài)分布的測量,依據(jù)同位素守恒測量代謝穩(wěn)態(tài)平衡方程求解中間代謝物所產(chǎn)生的不可測通量。然而,通常情況下這些方程均為繁瑣的代數(shù)操作,由于非線性和高維度,導(dǎo)致數(shù)值計(jì)算求解復(fù)雜。本文的主要研究內(nèi)容是探討適合求解代謝通量的精確量化分析及生化途徑模型仿真的優(yōu)化算法,具體的研究工作如下:(1)論文簡要介紹了代謝通量分析應(yīng)用的兩種方法:化學(xué)計(jì)量矩
4、陣和碳同位素標(biāo)記實(shí)驗(yàn),著重于同位素標(biāo)記原理及其碳原子轉(zhuǎn)移運(yùn)算與數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建。本文將代謝通量估計(jì)問題歸結(jié)為帶約束條件的碳同位素富集度平衡的全局優(yōu)化問題,而智能優(yōu)化算法由于其高效性、收斂性和魯棒性等特點(diǎn),近年來被廣泛應(yīng)用于全局優(yōu)化問題的求解。(2)以環(huán)磷酸戍糖代謝網(wǎng)絡(luò)為模型就幾種智能優(yōu)化算法進(jìn)行13C代謝通量分析,仿真實(shí)驗(yàn)中,量子粒子群算法相較于其他算法收斂迅速,存在較好的擬合效果。并利用算法的非線性逼近能力完成一個含5個代謝物的代謝途徑
5、模型的模擬仿真,將參數(shù)編碼成算法的一組解向量,以實(shí)驗(yàn)值和預(yù)測值的誤差平方加權(quán)和為目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)。仿真試驗(yàn)表明用多樣性指導(dǎo)量子粒子群算法求解較好,成功地完成了對已知模型的預(yù)測。(3)QPSO雖然較好的求解代謝通量,但仍存在一定的誤差,可見單一的智能算法并無法滿足代謝通量精確量化分析的需求。論文提出多種優(yōu)化算法相互結(jié)合取長補(bǔ)短進(jìn)行通量估計(jì)。以模擬噪聲環(huán)境下包含12個胞內(nèi)代謝物共56維碳原子,16維通量的大腸桿菌代謝網(wǎng)絡(luò)為研究對象進(jìn)行求解。將量
6、子粒子群算法與最小二乘相結(jié)合,分別用于通量分析及代謝物碳原子估計(jì)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,LS用于代謝物碳原子分析、QPSO用于通量分析較好地完成了對代謝網(wǎng)絡(luò)模型的擬合,較其他方法對非確定性網(wǎng)絡(luò)的分析存在更小的均方誤差及均方誤差方差,適合通量精確量化分析。由此可見,對于不同的優(yōu)化問題,單一的優(yōu)化算法往往在執(zhí)行速度或者優(yōu)化精度方面無法達(dá)到平衡,因此綜合考慮多種優(yōu)化算法的優(yōu)勢,不同算法的混合對代謝通量估計(jì)有著廣泛的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞:代謝通量分析,模型
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