16、生物网络推理与机器人运动控制中的基因调控网络应用

生物网络推理与机器人运动控制中的基因调控网络应用

在生物学和机器人技术领域，网络推理、模型构建以及相关实验技术正发挥着重要作用。下面将详细介绍生物网络推理方法、基于交互式进化计算的基因调控网络推理算法，以及基因调控网络在人形机器人运动控制中的应用。

生物网络推理方法

为了评估生物系统底层网络的实验预测和注释质量，研究人员借助多种优化算法和人工智能技术来推断生物网络的结构并预测其鲁棒性。DREAM项目对三十多种与细菌（如大肠杆菌和金黄色葡萄球菌）微阵列数据、酶以及计算机模拟相关的网络推理进行了评估。通过整合多种不同的推理方法，能够取得更好的性能，就像“群体智慧”方法一样，巧妙地结合各种方法的优势，弥补单一方法的不足。具体使用的方法如下：
1. 回归 ：使用针对目标基因的线性回归，结合自举法等方法选择转录元素。
2. 互信息 ：从互信息和相关性推断网络边缘。
3. 相关性 ：基于皮尔逊相关系数或斯皮尔曼等级相关系数推断网络边缘。
4. 贝叶斯方法 ：通过多种方法（如模拟退火或自举法）优化贝叶斯网络。
5. 其他元启发式方法 ：使用Z分数、进化计算、随机森林搜索方法等。

通过民主原则整合这些方法，研究人员成功创建了可靠的方法，实现了高度可靠的网络推理，对于大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的1700个转录控制标记，准确率达到约50%。

INTERNe：基于IEC的GRN推理算法

INTERNe是一种将交互式进化计算（