用于基因调节网络建模的概率布尔型基因网络结构分析

基于Iyla Shumlevieh提出的概率布尔型网络(PBN)模型，讨论了概率布尔型网络PBN的结构分析问题．依据PBN网络模型中任意两基因之间量化了的相互影响，对基因调节网络图进行分割，得到各自独立的子网络．同时，依据一定规则找到对网络的稳定性起决定作用的关键基因，通过对关键基因的状态分析，并扩展到整个网络，最终确定PBN的状态．     

布尔网络动态行为研究

布尔网络动态特性的研究已经成为国内外基因调控网络研究的重要课题.介绍了布尔网络动态行为的相关概念和最新进展,并采用计算机模拟布尔网络的动态演化过程,用消除趋势波动分析（DFA）方法分析了布尔网络的长程相关性动态特性.结果发现：绝大多数布尔网络呈现1/f波动;长程相关性值α与网络的连通度k有关,并随着灵敏度数值S的增加而减小.     

布尔网络到离散时间马尔科夫模型的转换及性质研究——以大鼠干细胞基因调控网络为例

提出了一种基于概率模型检测技术的新方法用于解决生物工程中基因调控网络探查吸引子这一关键问题.以大鼠干细胞基因调控网络的吸引子找寻这样一个具体问题为例,将布尔网络表示的基因调控网络的更新函数通过对应的真值表,转换为离散时间马尔科夫链,写入模型检测工具PRISM中;之后通过验证模型的系统性质的技术去验证每个基因在很长一段时间之后的激活概率,以此找到基因调控网络中的吸引子.同时,通过添加基因扰动的方式,改变每个基因的激活/抑制概率,可以找到每个基因对其他基因的促进/抑制关系.实验表明,大鼠干细胞基因中有7个基因在一段时间后状态不变,剩余基因的变化共同构成了一个吸引环.整个检测流程简洁易用,可以直接找出吸引子.进一步地,实验准确地找出了大鼠干细胞中Gatal基因的抑制/促进对象,此实验结果对解决大鼠的白血球减少症有着治疗方面的意义.     

构建基因调控布尔网络的一种方法

为了重构基因调控网络,提出可以通过基因之间的布尔逻辑代数和逻辑电路网络得到基因调控的动态转换。进而找到整个基因网络的动态变化。利用熵互信息理论对基因表达进行处理,构建基因调控布尔网络。     

基于布尔网络的造血细胞谱系分化选择分析

造血干细胞通过分化获得不同的成熟血细胞类型以满足不同的生理需求.通过整合两个已有的基因调控网络并进行修正,构建了综合调控网络以及对应的逻辑模型,可以更全面地反映不同基因在造血干细胞分化过程中的作用.该网络的稳态结果包含了两个小网络中涉及的大部分细胞类型,与实际的ChIP-seq数据结果一致.对综合调控网络进行瞬态扰动与持续扰动,分析了6种主要细胞类型之间正常分化所需要的最简扰动策略.获得的整合调控网络与逻辑模型可以为理解造血干细胞的分化特异性选择提供一些定性的参考依据,同时分析得到的扰动策略可以为实际的细胞培养实验提供一些方案上的建议.     

基于熵互信息理论的基因调控网络的研究

将熵互信息理论应用到布尔基因调控网络中,并推导出了多个基因决定某个或多个基因的表达值的逻辑规则,根据得到的逻辑规则建立了基因逻辑电路网络,根据该网络和逻辑电路网络分析方法又建立了基因调控网络动态转换图,从而揭示了基因之问的调控关系。     

概率布尔网络动态特性及其结构分析

从网络灵敏度和概率布尔网络基因状态间的转化2个方面分析、研究了概率布尔网络的动态特性,把网络灵敏度的概念从布尔网络引入到概率布尔网络中,得出了概率布尔网络灵敏度的计算方法.最后从网络结构方面进一步分析概率布尔网络的动态特性,把概率布尔网络分解为基础布尔网络,从而利用结构简单明了的布尔网络分析结构更为复杂的概率布尔网络及其稳态分布,并以实例说明该方法.     

推理网络对布尔检索的描述与改进

基于布尔检索的基本特征和推理网络的基本结构及表示方法,运用推理网络对布尔检索进行描述,从概率检索角度出发将推理网络与传统的布尔检索结合起来．利用连接矩阵将权重加入布尔检索中,从而克服了严格二进制索引的不足,并初步实现了文件的相关性排列,且对改进后的系统作了描述和总结．     

布尔函数与布尔多项式

布尔代数B上的n元布尔多项式f（x1,…,xn）可以表为f（x1,…,xn）=∑f（a1,…,an）x1^a1…xn^an的形式．设Fn与F^-m分别是布尔代数B上全体n元布尔函数与全体n元布尔多项式的集合,则Fa=F^-a当且仅当B是逻辑代数．     

基于输出反馈的时滞布尔网络的输出跟踪

研究了带有时滞的布尔控制网络的输出跟踪问题。首先,利用矩阵半张量积,将时滞布尔控制网络的逻辑形式转化为代数形式。其次,通过对代数状态空间进行研究,根据参考输出信号求得系统的最大控制不变子集,并且基于最大控制不变子集得到了时滞布尔控制网络输出跟踪问题可解的充分必要条件。随后,设计了一个有效的算法来求解控制器。最后,通过举例验证了理论结果的正确性。     

非线性可分Boolean函数分解及神经网络实现

对于2n个顶点用0或1标记的n维超方体,利用n输入Boolean函数f的输出vi(i=0,1,…,2n-1)与偏移量σi的关系,用一组平行的超平面实现分隔n维超方体顶点。从而,实现非线性可分Boolean函数的分解及二进神经网络隐层神经元的实现。同时,给出几个例子说明分解方法以及其有效性。     

布尔控制网络关于任意输入的能达性、能观性和能检性

在矩阵半张量积理论框架下，研究布尔控制网络关于任意输入的能达性、能观性和能检性问题。首先研究在任意输入下布尔控制网络的能达性，提出任意输入下的能达性和集能达性定义，并构造检验系统在任意输入下能达（集能达）的能达性矩阵（集能达性矩阵）。其次，应用任意输入下集能达性的研究结果，研究布尔控制网络在任意输入下的能观性和能检性问题，获得这两个问题可解的充分必要条件。最后，给出两个例子验证所得理论结果的有效性。     

Boole幂格与Boole幂环

超代数是近年来较为热门的研究对象,它在逻辑和近似推理等研究中具有重要的应用前景．在格的提升——幂格,环的提升——幂环的基础上给出了Boole幂格与Boole幂环的概念,并且讨论了Boole幂格与Boole幂环的一些基本性质和它们在一定条件下的对应关系。     

布尔代数的软商布尔代数

定义了布尔代数的软合同关系、软商代数和软商布尔代数等概念,证明了布尔代数的软合同关系与软理想相互确定,进而由布尔代数的软真理想得到布尔代数的软商布尔代数.最后,证明了布尔代数的软同态具有保软合同性.     

软布尔代数

将软集理论应用到布尔代数中,提出了软布尔代数、软布尔子代数、软布尔代数的软理想、软理想布尔代数等概念,研究了它们的相关性质,并初步讨论了软布尔代数与几类布尔代数的模糊子代数的关系。     

布尔行列式及其性质

在布尔代数上引入多种意义下的行列式,主要讨论了det1(A)和det2(A)的性质,并推广了各行列式的性质,得到一些交换体上行列式不曾具有的结论.