16、基因调控网络的进化推理与类人机器人应用

基因调控网络的进化推理与类人机器人应用

1. 基因调控网络推理方法

1.1 DREAM 项目与多方法集成

在基因调控网络（GRN）推理领域，研究人员采用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 项目致力于评估生物系统底层网络的实验预测和注释质量。该项目对超过三十种与大肠杆菌（E. coli）、金黄色葡萄球菌（S. aureus）等细菌的微阵列数据、酶以及计算机模拟相关的网络推理进行了评估。

研究发现，通过集成多种方法可以取得更好的性能，这类似于群体智慧方法，通过整合不同推理方法的结果得出最终结论。具体使用的方法如下：
- 回归 ：使用针对目标基因的线性回归选择转录元素，并结合自举法等方法。
- 互信息 ：从互信息和相关性推断网络边缘。
- 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。
- 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。
- 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。

通过民主原则集成这些方法，研究人员成功创建了稳健的方法，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%。

1.2 INTERNe 算法

1.2.1 算法概述

INTERNe 是一种将交互式进化计算（IEC）和遗传算法（GA）集成用于 GRN 推理的算法。该算法采用 ERNe 模型来表示 GRN。

1.2.2 遗传算法操作

在 INTERNe 中，GA 通过个体的交叉来搜索最优解。交叉操作是选择基础个体和对应父体，将基础个体的每个元素与对应父体的元素进行交换。变异则是随机改变每个元素。在搜索遗传网络时，使用先前参考文献中的标准值来搜索反应模型的初始浓度和反应系数。

1.2.3 优化步骤

INTERNe 通过以下方式结合用户评估和适应度函数来优化遗传网络：
1. 创建初始代 ：生成初始的个体群体。
2. 使用适应度函数进行进化计算（GA 阶段） ：根据适应度函数对个体进行评估和选择，通过遗传操作生成下一代。
3. 交互式进化计算（IEC 阶段） ：用户参与评估，提供专业知识来引导搜索。
4. 返回 GA 阶段 ：继续进行进化计算。

GA 种群设置为 20，交叉概率为 0.3，变异概率为 0.1。对应父体通过大小为 2 的锦标赛方法选择。

1.2.4 适应度函数

为了推断锯齿波或 Oligator，考虑了以下两个适应度函数：
- 适应度函数 1 ：
[
ftness1 = \frac{n^2}{\max - \min} \left[ \frac{(A_{max} - A_{min}) \cdot maxtomin}{mintomax} \right]
]
其中，(\max) 是波曲线的全局最大值，(\min) 是全局最小值，(A_{max}) 是局部最大值，(A_{min}) 是局部最小值，(maxtomin) 是从局部最大值到局部最小值的时间，(mintomax) 是从局部最小值到局部最大值的时间，(n) 是振荡次数。
- 适应度函数 2 ：
[
ftness2 = limitcycle \times \frac{SDE}{MSE}
]
其中，
[
limitcycle = \frac{1}{(1 + | firstpeak - lastpeak | / firstpeak)^2}
]
(firstpeak) 是时间序列数据中的第一个振幅（局部最大值和最小值之间的差值），(lastpeak) 是最后一个振幅。(SDE) 是标准偏差误差，(MSE) 是均方误差，定义为：
[
MSE = \frac{1}{T} \int_{0}^{T} (\hat{x} - x)^2 dt
]
其中，(x) 是实际值，(\hat{x}) 是目标值。

1.2.5 性能比较与改进方向

与普通 GA 相比，INTERNe 在几百次评估后就能得到所需的波形，有效减少了评估次数。为了进一步改进 INTERNe，可以考虑以下几点：
- 进一步减少评估次数，避免用户疲劳，例如评估次数少于几百次，评估时间最多一小时。
- 采用相对评估（如配对比较）而不是绝对评估（如用户对个体进行评分）。
- 利用用户的专业知识限制搜索空间，例如固定一些促进和抑制作用。

1.3 方法总结表格

方法	描述
回归	使用针对目标基因的线性回归选择转录元素，并结合自举法等方法
互信息	从互信息和相关性推断网络边缘
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
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
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
INTERNe	集成交互式进化计算和遗传算法，结合用户评估和适应度函数优化遗传网络

1.4 INTERNe 算法流程图

graph LR
    A[创建初始代] --> B[GA 阶段：使用适应度函数进化计算]
    B --> C[IEC 阶段：交互式进化计算]
    C --> B

2. 类人机器人中的 GRN 应用 - MONGERN

2.1 进化机器人学与 GRN

2.1.1 进化机器人学概述

进化机器人学是一种通过进化过程生产自主机器人的方法，将机器人控制系统表示为基因型，应用进化算法搜索技术来训练机器人的行为。该方法在 20 世纪 90 年代提出，与传统机器人设计不同，新一代机器人具有简单生物系统的特点，如鲁棒性、简单性、紧凑性和模块化，易于编程和控制。

2.1.2 进化机器人学的相关领域

进化机器人学与多个领域相关，包括人工智能、机器人学、生物学和社会行为科学。它与其他人工智能方法有许多共同特征，如基于行为的机器人、机器人学习、多智能体学习和合作学习、人工生命、可进化硬件等。

2.1.3 进化实验示例

以 Floreano 等人的实验为例，他们使用两个 Khepera 机器人（捕食者和猎物）进行进化实验，验证了红皇后效应。每个机器人有六个前部红外传感器和两个后部红外传感器，捕食者还配备了视觉传感器。猎物的最大速度是捕食者的两倍，但捕食者有更多的传感器信息来追踪猎物。通过 EANN 直接编码将捕食者和猎物的行为表示为基因型并进行共同进化。适应度的一个指标是猎物的生存能力，即猎物躲避捕食者的时间越长，其适应度越高；捕食者捕获猎物的速度越快，其适应度越高。共同进化的结果是出现了一系列引人入胜的追踪和躲避策略，如“蜘蛛策略”和相互环绕的舞蹈动作。

2.2 类人机器人的需求与 GRN 应用潜力

随着对能够在不同环境中执行各种任务的智能机器人的需求不断增加，类人机器人因其与人类相似的形态而受到关注。类人机器人可以在人类环境中工作，无需改变环境，并且可以在各种情况下代替人类进行危险工作。然而，控制类人机器人的运动需要处理关节角度的时间序列数据，由于机器人具有多个自由度，需要进行复杂的力学计算，运动控制较为困难。因此，研究人员正在使用神经网络或强化学习来学习和生成机器人的运动，而基因调控网络（GRN）因其内在的鲁棒性、模块化以及进化和压缩复杂表达的可能性，在机器人领域具有很高的应用潜力。

2.3 MONGERN 系统

2.3.1 运动表达

类人机器人的运动可以通过关节角度的时间序列数据来表达。GRN 可以通过将其输出值与每个关节的角度相关联来表达机器人的运动。在 MONGERN 中，GRN 的输出被转换为关节角度的具体步骤如下：
1. 基因与关节关联 ：将 GRN 的每个基因与类人机器人的关节相关联。通常一个基因与一个关节相关联，但为了降低学习成本，一个基因可以与两侧执行对称运动的两个关节相关联。与网络中没有基因关联的关节在运动过程中角度始终固定为某个值。
2. 输出转换 ：GRN 的输出是蛋白质浓度，始终为正。为了使关节能够在整个运动范围内运动，MONGERN 采用线性变换将输出转换为关节角度，消除了运动限制。

2.3.2 运动学习

MONGERN 使用人工基因网络（AGN）作为模型来表达 GRN。AGN 中基因之间的相互关系由以下联立微分方程表示：
[
\frac{dG_i}{dt} = a_i \cdot \prod_{j} \left( \frac{K_{I_j}^n}{I_j^n + K_{I_j}^n} \right) \cdot \prod_{k} \left( \frac{A_k^n}{A_k^n + K_{A_k}^n} \right) - b_i \cdot G_i
]
其中，(i) 表示基因的编号，(G_i) 是基因控制网络的输出，表示蛋白质浓度。等式左边表示基因合成的蛋白质浓度变化，右边第一项表示蛋白质的合成，第二项表示蛋白质的分解。参数 (a_i) 和 (b_i) 分别表示合成速率和分解速率，常数 (K_{I_j}) 和 (K_{A_k}) 表示抑制剂或激活剂效果达到饱和值一半时的浓度，指数 (n) 调节曲线的 S 形度。

MONGERN 使用差分进化（DE）算法来学习机器人的运动。具体步骤如下：
1. 生成初始个体 ：将 GRN 的参数序列（如表 5.1 所示）作为初始个体，参数在表 5.2 所示的范围内随机生成。
2. 个体评估 ：使用模拟器对每个个体进行评估。模拟器中的机器人控制器根据网络的参数序列计算时间序列数据，并控制机器人关节的角度。同时，运行一个监督控制器，记录用于评估的信息，如关节的三维位置。模拟结束后，根据记录的值计算适应度。
3. 遗传操作与学习 ：通过 DE 进行遗传操作，不断生成新一代，通过适应度评估继续学习。

2.3.3 运动学习参数表格

参数	最大值	最小值
(n)	5.0	1.5
(a)	2.0	0.0
(b)	0.15	0.02
(K)	1.0	-1.0

2.3.4 运动学习流程图

graph LR
    A[生成初始个体（参数序列）] --> B[使用模拟器评估个体]
    B --> C[计算适应度]
    C --> D[DE 遗传操作]
    D --> B

2.4 生成鲁棒运动

GRN 已知对环境变化具有鲁棒性，但之前的运动生成方法没有考虑检测外部环境的传感器值，因此生成的运动并没有充分利用 GRN 的鲁棒性。MONGERN 提出了一种结合关节角度响应作为传感器的方法来生成鲁棒运动。

2.4.1 运动生成过程

在 MONGERN 中，输入值首先提供给 GRN，得到下一步的输出，将其转换为关节角度命令提供给机器人。然后获取关节角度的响应，将其转换后输入到网络中，再次得到下一步的输出。通过重复这个过程生成运动。

2.4.2 学习方法

在这个阶段，学习方法仍然使用 DE。通过在多个环境中对个体进行模拟评估，将评估值的总和作为该个体（即 GRN）的评估值。由于类人机器人的稳定性可能会因一个关节的微小变化而受到影响，因此在多个环境中学习可以搜索到更鲁棒的网络。同时，鲁棒网络需要能够在响应困难时自主调整以生成正确的运动，MONGERN 旨在实现这种类型的鲁棒性。

2.5 MONGERN 系统总结表格

方面	描述
运动表达	将 GRN 输出与关节角度关联，通过线性变换转换为关节角度
运动学习	使用 AGN 模型，通过差分进化算法，结合模拟器评估个体
鲁棒运动生成	结合关节角度响应作为传感器，在多个环境中学习

综上所述，基因调控网络在生物网络推理和类人机器人运动控制领域具有重要的应用价值。通过集成多种方法和算法，研究人员不断探索提高网络推理准确性和机器人运动鲁棒性的途径。未来，随着技术的不断发展，这些方法有望在更多领域得到应用和拓展。

3. 基因调控网络推理与机器人应用的关键要点总结

3.1 GRN 推理方法要点

• 多方法集成优势 ：通过集成回归、互信息、相关性、贝叶斯方法和其他元启发式方法等多种 GRN 推理方法，能够充分发挥各方法的优势，弥补单一方法的不足，从而实现更可靠的网络推理。例如在 DREAM 项目中，对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的转录控制标记推理准确率达到约 50%。
• INTERNe 算法特点 ：INTERNe 集成交互式进化计算和遗传算法，结合用户评估和适应度函数优化遗传网络。它通过特定的交叉和变异操作搜索最优解，并使用两个适应度函数来推断特定波形。与普通 GA 相比，能有效减少评估次数，但仍有进一步改进的空间，如减少评估次数、采用相对评估和限制搜索空间等。

3.2 类人机器人应用要点

• 进化机器人学基础 ：进化机器人学通过将机器人控制系统表示为基因型，应用进化算法搜索技术训练机器人行为，具有鲁棒性、简单性等特点，与多个领域相关。例如 Floreano 等人的实验验证了红皇后效应，展示了机器人在进化过程中的复杂行为。
• MONGERN 系统优势 ：MONGERN 系统在类人机器人运动控制中具有重要作用。它通过将 GRN 输出与关节角度关联，采用线性变换消除运动限制；使用 AGN 模型和差分进化算法进行运动学习；结合关节角度响应作为传感器，在多个环境中学习以生成鲁棒运动。

3.3 关键要点表格总结

领域	关键要点	具体内容
GRN 推理	多方法集成	集成多种推理方法，发挥优势弥补不足，提高推理可靠性
	INTERNe 算法	集成交互式进化计算和遗传算法，结合用户评估和适应度函数，减少评估次数
类人机器人应用	进化机器人学	通过基因型表示和进化算法训练机器人行为，具有多种特点，与多领域相关
	MONGERN 系统	运动表达：关联 GRN 输出与关节角度，线性变换消除限制；运动学习：使用 AGN 模型和差分进化算法；鲁棒运动生成：结合关节响应，多环境学习

4. 未来发展方向与挑战

4.1 未来发展方向

• 算法优化 ：进一步优化现有的 GRN 推理算法和机器人运动学习算法，提高推理准确性和运动鲁棒性。例如，改进 INTERNe 算法，减少评估次数和时间，提高用户体验。可以探索更高效的交叉和变异策略，以及更合理的适应度函数设计。
• 多领域融合 ：加强基因调控网络与其他领域的融合，如与材料科学结合，开发具有智能响应的材料；与医学领域结合，用于疾病诊断和治疗。例如，利用 GRN 推理技术分析疾病相关基因网络，为个性化医疗提供支持。
• 智能机器人拓展 ：拓展类人机器人的应用场景，提高其在复杂环境中的自主决策和适应能力。可以开发更智能的传感器和控制系统，使机器人能够更好地感知和应对环境变化。例如，让类人机器人在灾难救援、太空探索等领域发挥更大作用。

4.2 面临的挑战

• 计算资源需求 ：随着网络规模和复杂度的增加，GRN 推理和机器人运动学习所需的计算资源也大幅增加。需要开发更高效的算法和计算架构，以降低计算成本。例如，利用云计算和边缘计算技术，提高计算效率。
• 数据质量与数量 ：高质量的数据是准确推理和学习的基础，但目前生物数据和机器人运动数据的质量和数量仍存在不足。需要加强数据采集和预处理技术，提高数据的可靠性和可用性。例如，建立更完善的数据采集平台，对数据进行清洗和标注。
• 鲁棒性验证 ：虽然 GRN 具有一定的鲁棒性，但在实际应用中，如何验证和保证其在复杂环境下的鲁棒性仍是一个挑战。需要建立更严格的验证方法和标准，确保机器人运动的稳定性和可靠性。例如，设计模拟各种复杂环境的测试场景，对机器人进行全面测试。

4.3 未来发展与挑战关系图

graph LR
    A[未来发展方向] --> B[算法优化]
    A --> C[多领域融合]
    A --> D[智能机器人拓展]
    E[面临挑战] --> F[计算资源需求]
    E --> G[数据质量与数量]
    E --> H[鲁棒性验证]
    B --> F
    B --> G
    C --> G
    D --> F
    D --> H

5. 结论

基因调控网络的推理方法和在类人机器人中的应用是当前研究的热点领域。通过集成多种推理方法和采用先进的算法，如 INTERNe 和 MONGERN 系统，已经取得了一定的成果，包括提高网络推理准确性和机器人运动鲁棒性。然而，未来仍面临着计算资源需求、数据质量与数量、鲁棒性验证等挑战。为了推动该领域的发展，需要不断优化算法、加强多领域融合和拓展智能机器人的应用场景。相信在未来，基因调控网络技术将在更多领域发挥重要作用，为人类带来更多的便利和创新。