24、网络自适应行为建模与跨膜结构域预测

网络自适应行为建模与跨膜结构域预测

1 引言

在当代科技领域，网络任务的路由与负载均衡面临着新的挑战，这也催生出了一系列新的研究问题。比如，如何开发智能体策略以实现最优路径学习，从而探究局部建模如何带来稳健的行为和全局性能的优化。同时，对于持续的工作流，还需要考虑组织是否不足、处于平衡状态还是冗余。动态智能体拓扑结构（即实时创建和删除智能体及连接）的概念，为处理连续工作流的研究提供了可能。此外，研究扰动对智能体网络的影响，也等同于研究网格基础设施的稳定性和可靠性。

云计算作为一种可扩展且可配置的信息通信技术（ICT）资源网络，以服务的形式通过互联网提供。不同服务可能由不同组织拥有，这给云管理带来了诸多挑战。

在生物信息学领域，形式语言理论和语法推理（GI）在处理生物数据的新方法开发中发挥着重要作用。计算生物学的一个核心目标是从氨基酸序列中选择具有特定特征的蛋白质，其中一个关键问题是检测具有有趣功能特征的子序列（即结构域或基序）。

膜相关蛋白质可分为整合在膜内和跨越膜疏水核心两类，这也将蛋白质序列分为跨膜、内部和外部区域。本文主要研究跨膜蛋白质序列，即膜蛋白。预测跨膜结构域在序列中的位置是一项重要且有趣的任务，已有多种方法用于此任务，如隐马尔可夫模型（HMM）、神经网络或统计分析等。

2 相关概念定义

2.1 基本术语

• 字母表与语言 ：设 Σ 为字母表，Σ 为该字母表上的所有单词集合。对于任意单词 x ∈ Σ ，xi 表示序列的第 i 个符号，|x| 表示单词的长度，λ 表示空单词。Σ 上的语言是 Σ* 的任意子集 L。