用于离子通道Markov模型优化的进化计算方法研究

离子通道Markov模型的研究对于阐释离子通道生理功能，诊断和治疗离子通道相关疾病具有重要意义。其模型结构主要由电生理学家根据先验知识确定,但模型参数的确定尚无有效方法。目前，参数优化主要通过人工调试实现，效率低，受研究者经验影响显著。本项目通过分析离子通道的电生理特性，设计合适的进化计算方案，对离子通道Markov模型参数进行自动优化。首先，从离子通道响应电流曲线样本中选择若干特征曲线，提取曲线上的特征点。其次，对特征点进行方差显著性分析，构建用于模型参数优化的适应度函数。然后，分析选定的电流曲线生理学意义，设计合理的曲线分段方法，并对模型各参数搜索范围进行估计。最后，设计进化计算的遗传算子，对模型参数进行优化。本项目拟通过进化计算自动优化离子通道Markov模型，提高模型优化的精确性和计算效率，有助于更好地理解离子通道的工作机制，为诊断和治疗离子通道疾病奠定基础。

本项目研究采用电生理实验技术结合计算机仿真模拟手段对电生理实验技术和数据进行分析，开发了一套离子通道Markov自动建模软件CeL。该软件基于本项目设计的一种进化计算方法——PSO+GSS（粒子群+黄金分割法）算法，此外，为了使CeL软件可快速有效地进行，项目中还设计了一套参数初值预估方法。将其应用到各个模型的参数优化中，取得了更好的优化效果。CeL软件的性能已大大超越目前已有的同类型软件（QuB，Neuron等），处于国际领先水平。另外，项目分析了大量电生理实验数据，并建立了大量离子通道的Markov模型，如BK通道，KV通道，Ca通道和NaV通道等。. CeL软件及其衍生出来的基于进化计算的分析方法作为一种创新的研究思路，扩展了当今生物物理的研究方法，并提高了该领域相关问题的研究效率。. 通过三年的研究工作，署名该基金编号已在国外发表SCI论文1篇，中文核心期刊1篇，申请国家发明专利1项并获得计算机软件著作权授权1项；培养硕士研究生2名，博士研究生1名。