2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、蛋白質(zhì)分子功能的重要性與它在蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)節(jié)點的拓?fù)涮匦跃o密相關(guān)。關(guān)鍵蛋白質(zhì)的識別有助于從系統(tǒng)水平上理解生命活動的內(nèi)在組織和過程,在疾病診療及藥物設(shè)計等方面有重要的應(yīng)用前景。與生物學(xué)實驗方法及其它方法相比,基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的生物信息學(xué)方法在關(guān)鍵蛋白質(zhì)識別上有獨特優(yōu)勢。針對已有方法對關(guān)鍵蛋白質(zhì)識別度不高的現(xiàn)狀,認(rèn)為進一步提高識別度有兩條途徑:一是發(fā)現(xiàn)與關(guān)鍵蛋白質(zhì)關(guān)系更密切的參數(shù),二是充分挖掘現(xiàn)有參數(shù)的信息并進行有效地整合。對于第一種途徑,根

2、據(jù)點覆蓋在網(wǎng)絡(luò)(圖)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上的重要地位而研究將其引入關(guān)鍵蛋白質(zhì)的識別中;對于第二種途徑,主要探討復(fù)合參數(shù)的構(gòu)造及異步識別方法,通過將多個參數(shù)所隱含的關(guān)鍵蛋白質(zhì)信息進行有效整合而提高識別度。 點覆蓋問題雖然可以在參數(shù)計算理論的架構(gòu)內(nèi)求精確解,但是目前在理論及應(yīng)用上有一定的局限性。將參數(shù)計算理論引進隨機網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,利用隨機網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計和概率分布等特性,從全局和整體上分析并揭示參數(shù)化點覆蓋問題低度(1度和2度)節(jié)點核化過程中問題的核及度分

3、布演變的內(nèi)在機制和變化規(guī)律。同時,根據(jù)核與節(jié)點度分布以及邊的關(guān)系,提出隨機網(wǎng)絡(luò)參數(shù)化點覆蓋問題的d-核化可決策性。 在1度點核化的研究中,首先分析節(jié)點之間的映射關(guān)系,然后將它們的鄰接關(guān)系進行量化,得出1度點核化算法對平均度為ω≤2-3的隨機網(wǎng)絡(luò)點覆蓋問題的核化強度最高,同時指出它的d-核化(d=1)可決策性。在2度點核化的研究中,提出2度點三角形子網(wǎng)的計數(shù)方法;通過研究子網(wǎng)對節(jié)點的共享關(guān)系,分析2度點核化過程中核及度分布演變的動

4、態(tài)過程,得出2度點核化算法對2度點分布概率在0.75左右的隨機網(wǎng)絡(luò)的核化強度最高,同時也指出它的d-核化(d=2)可決策性。初步結(jié)果表明,對隨機網(wǎng)絡(luò)點覆蓋問題低度點核化過程的分析方法不但具有理論上的意義,而且隨著問題隨機度的大小而對問題有不同程度的把握能力,并提供了隨機網(wǎng)絡(luò)上這一NP完全問題的求解方法,也為參數(shù)計算在包括蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的已知度分布的一類不確定問題中的應(yīng)用提供了可能。 對一給定的網(wǎng)絡(luò)(圖)來說,雖然最小點覆蓋集的大

5、小是一個固定值,但就一般情況而言可以求解出多個節(jié)點構(gòu)成不同的最小覆蓋集。為此,提出骨干點覆蓋集、非骨干覆蓋集及非覆蓋集等概念,然后對蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)進行最小點覆蓋分析并獲得一種新的拓?fù)鋮?shù)--點覆蓋參數(shù),從另一種角度描述節(jié)點的拓?fù)渲匾?。為了避開點覆蓋參數(shù)精確求解方法中可能出現(xiàn)的NP-難問題,根據(jù)稀疏網(wǎng)絡(luò)中存在大量的◇、△2、∧2子網(wǎng)的特點,將確定算法與非確定算法相結(jié)合,提出基于隨機核化的快速算法(A-Q算法)。該算法通過引進參數(shù)計算的相關(guān)算

6、法將復(fù)雜度大幅度降低,同時通過隨機和統(tǒng)計方法使得到的結(jié)果盡可能接近實際解。結(jié)果顯示,該算法得到的點覆蓋參數(shù)與關(guān)鍵蛋白質(zhì)有著密切的聯(lián)系,在識別仿真上也表現(xiàn)出較好的性能,因此在描述節(jié)點的拓?fù)涮匦陨暇哂兄匾饬x。 把關(guān)鍵蛋白質(zhì)識別看作是一類特殊的模式識別。從相關(guān)分析出發(fā)對關(guān)鍵蛋白質(zhì)與其主要拓?fù)鋮?shù)的相互關(guān)系進行研究,發(fā)現(xiàn)參數(shù)對關(guān)鍵蛋白質(zhì)識別能力的大小與兩者之間的相關(guān)性有關(guān);研究復(fù)合參數(shù)識別度與獨立參數(shù)識別度、與獨立參數(shù)相關(guān)性之間的關(guān)系

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