58、生物代谢与基因网络建模的研究进展

生物代谢与基因网络建模的研究进展

在生物科学领域，对生物代谢过程的理解以及基因网络的建模一直是重要的研究方向。本文将介绍一种基于符号推理的生物代谢预测方法，以及一种寻找最优贝叶斯基因网络的方法。

生物代谢预测方法

在生物代谢研究中，我们致力于开发一种能够系统地预测化合物代谢途径的方法。该方法基于KEGG数据库中的代谢数据，通过提取生物转化规则并应用这些规则来推断新化合物的代谢情况。

生物转化规则的应用

我们的规则应用算法如算法1所示。对于底物X，通过在其图表示中搜索子图A - ，如果找到该子图，则将其替换为A + 图，从而得到产物图rP。可以总结为：r, - A - + A + = rP。

以下是具体的算法步骤：

input : X,, 待代谢的化合物
U, 规则列表
n, 迭代次数
output : 图形可视化结果
Products
Products ← ∅
r, ← 分子图(X,)
for (A-,A+) ← U do
    rP ← 图形替换(r,,A-,A+)
    if rP then
        X, ← 通过图查找化合物(rP)
        if X, = ∅ then X, ← 创建新化合物(rP)
        将X,添加到Products列表
    for X in Products do
        将代谢(X,U,n - 1)的结果追加到Products列表
    if n > 1 then

算法1：metabolize(X,U,n)。该算法通过应用规则U从输入