基于GES机制遗传算法构建基因调控网络

摘要

目的:基因调控网络在药物研发与疾病防治方面有重要的生物学意义.目前基于芯片数据构建网络的方法普遍效率不高,准确度较低,为此提出了一种新的高效调控网络结构预测算法.方法:提出了一种基于贪婪等价搜索机制的遗传算法构建基因调控网络模型.通过引入遗传算法的多点并行性,使得算法易于摆脱局部最优.通过编码网络结构作为遗传算法的染色体和设计基于GES机制的变异算子,使网络的进化过程基于马尔科夫等价空间而不是有向无环图空间.结果:通过对标准网络ASIA和酵母调控网络的预测,与近期Xue-wenChen等提出的Order K2算法进行了比较,在网络构建准确率上获得了更佳的结果.与标准遗传算法比较下在执行效率上大大提高.结论:提出的算法在网络结构预测准确率上相对于最近提出的Order K2算法在准确率上效果更佳,并且相较标准遗传算法网络在进化过程上效率更高.