基于脱氧核酶的逻辑调控基因表达的分子自动机研究

本项目是生命科学与计算机科学的一个综合性课题，将脱氧核酶与分子自动机研究相结合，以逻辑调控多基因的表达为目的，构建基于脱氧核酶，用于逻辑调控基因表达的分子自动机。研究中采用系统与生物信息学，DNA计算和分子生物学等相关实验技术，拟对项目涉及到的目标基因的确定、基因相互作用的网路分析、作用位点的选择、脱氧核酶信息编码库的建立、自动机模型的设计、体外实验验证与计算机仿真评价等方面进行综合性研究探索。研究结果有望促使分子自动机在诸如肿瘤治疗、基因网络调控等方面的进一步发展，为最终可以用于活生物体内的多功能智能分子自动机研究奠定基础，同时也为研究基因相互作用提供一种潜在的研究手段。

本项目是生命科学与计算机科学的一个综合性课题，项目涉及到的目标基因的确定、基因相互作用的网路分析、作用位点的选择、脱氧核酶信息编码库的建立、自动机模型的设计、与计算机仿真评价等方面进行综合性研究探索。目标基因的挑选和DNA编码问题本身就是一个NP完全问题，为此，我们利用图像重建技术中的投影重建算法，构建产生了DNA 分子编码库。同时，我们利用统计混合聚类算法和基于图形的方法对多个靶基因的鉴定进行了探索，这些研究在组蛋白修饰模式和大肠杆菌数据库进行了验证。基因调控网络是该项目的核心，由于动态系统的长程相关性与系统功能的正常与否密切相关，我们研究了布尔网络（BN）和概率布尔网络（PBN）的1 / f动力学。我们发现，PBN的1 / f能表现出这样的动力，在更广阔的噪声强度，并具有良好的可控性。为了验证基于脱氧核酶自动机的逻辑运算能力, 我们将网络逻辑调控问题映射为一个典型的优化问题-规划问题进行了逻辑运算，并进行了计算机仿真，结果证实对于不同的约束条件，自动机可以进行单独的AND门和OR门的逻辑计算，但随着约束条件的增加，发现需要设计更为复杂的自动机模型，简化实验操作过程，并行的进行逻辑性运算；对于更为复杂的问题NP问题，如图的定点着色问题，我们也试图利用自动机的自组织特性来尝试解决，这些研究对项目研究都有一定促进作用。