生物网络模体识别算法概述
生物模型知识点梳理总结
生物模型知识点梳理总结引言生物模型是指生命科学领域中常用的研究工具，用于模拟或代表生物系统的实验性系统。
生物模型可以是活体组织、细胞、动物或植物的实物模型，也可以是数学模型、计算机模拟模型等。
生物模型被广泛应用于生物学研究、药物研发、疾病诊断和治疗等领域。
一、生物模型的分类1. 活体模型活体模型是指采用真实生物体进行研究的模型。
它可以是单细胞或多细胞生物，也可以是整个动植物。
常见的活体模型有小鼠、果蝇、斑马鱼等。
2. 细胞模型细胞模型是指使用细胞培养技术培养出的细胞进行实验的模型。
细胞模型可以是原代细胞、细胞系或转染过的特定细胞等。
3. 数学模型数学模型是指用数学方法描述和模拟生物系统的模型。
它可以是基于微分方程、差分方程、概率统计等数学原理建立的模型。
4. 计算机模拟模型计算机模拟模型是指通过计算机程序对生物系统进行模拟的模型。
它可以是基于生物学原理建立的模型，也可以是基于神经网络、人工智能等技术建立的模型。
二、生物模型的应用领域1. 生物学研究生物模型在生物学研究中扮演着重要的角色，可以用于研究生物体的生理生化特性、疾病机制等。
例如，通过基因编辑技术构建的转基因小鼠模型可以用于研究某种疾病的发生发展机制。
2. 药物研发生物模型在药物研发中也有着重要的应用。
研究人员可以利用活体模型进行药效学研究，评价某种药物的疗效和毒性；也可以使用细胞模型进行靶标筛选和毒性测试。
3. 疾病诊断和治疗生物模型在疾病诊断和治疗中也发挥着重要作用。
例如，利用转染过的细胞模型可以对某些遗传病进行基因治疗的研究，为临床治疗提供新的思路和方法。
4. 环境污染评估生物模型还可以用于环境污染评估。
例如，利用斑马鱼作为生物模型，可以对某些化学物质对环境的影响进行评估，为环境保护提供科学依据。
三、生物模型的建立与评价1. 建立生物模型建立生物模型是生物学研究中的重要工作。
对于活体模型，通常需要依据科学原理选择适合的生物体或细胞，并进行条件培养。
利用生物神经网络设计人工智能算法研究
利用生物神经网络设计人工智能算法研究生物神经网络是模仿人脑网络结构设计的人工神经网络。
利用生物神经网络，可以设计出更加智能化的人工智能算法。
一、生物神经网络的结构生物神经网络由神经元和突触构成。
神经元是神经网络的基本单元，突触是神经元之间传递信息的通道。
神经元由细胞体、轴突和树突组成。
细胞体负责维护细胞的生命活动，轴突将信息传递给其他神经元，树突则接受来自其他神经元的信息。
突触分为化学突触和电突触。
化学突触通过释放神经递质来传递信息，电突触则通过电流传递信息。
二、利用生物神经网络设计人工智能算法利用生物神经网络的结构，可以设计出更加智能化的人工智能算法。
首先，可以借鉴神经元和突触的结构，设计出更加复杂、智能的人工神经元和神经网络结构。
这样可以使得算法具有更加强大的学习能力和适应能力，从而实现更加智能化的功能。
其次，可以利用神经元和突触传递信息的方式，设计出更加高效、精确的算法。
通过模拟神经元之间的复杂信息传递过程，可以使得算法在处理大规模、复杂的数据时具有更加出色的表现。
最后，可以利用生物神经网络所拥有的自组织和自适应能力，设计出更加优秀、实用的人工智能算法。
这样可以在解决各种实际问题时，更加方便、高效地进行。
三、生物神经网络在人工智能领域的应用生物神经网络已经成为人工智能领域重要的研究方向。
生物神经网络可以应用于机器学习、模式识别、图像处理、语音识别等各种应用领域。
在机器学习方面，生物神经网络可以实现监督学习、无监督学习和强化学习等多种学习方式。
并且可以利用神经网络的自组织和特征提取能力，更加高效地完成各种学习任务。
在模式识别方面，生物神经网络可以用于人脸识别、指纹识别、声纹识别等各种识别系统。
并且可以利用神经网络的分类和聚类能力，对数据进行更加准确和实用的处理。
在图像处理方面，生物神经网络可以用于图像去噪、图像增强、图像分割等各种处理。
并且可以利用神经网络的卷积和池化能力，完成对图像的高级处理。
一种高效的生物网络概率模体发现算法
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自 ２０ ０ ２年 Ｍｉ ｌ ｏ
提 出模 体概 念 以来 ， 生物
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表达 ． 体 识 别 的 研 究 已 取 得 了 一 些 进 展 ， 模 如
网络 中模 体识 别技术 受 到 了学者 的广 泛关 注 ， 成 并
为 目前生 物信 息学研 究 的重 点和 热点 之一 ． 模体 被
生物分子网络 第二章
第二章一.名词解释1.全局耦合网络：任意两个点之间都有边直接相连，完全连接。
2.最近邻耦合网络：每一个节点只和它周围的邻居节点相连。
3.星形耦合网络：有一个中心点，其余N-1个点都只与这个中心点连接4.均匀网络：当k >> <k>时，度为k的节点几乎不存在。
因此这类网络也成为均匀网络或指数网络5.无标(尺)度网络：由于这类网络的节点连接度没有明显的特征长度6.随机网络：节点度的分布将遵循钟形曲线分布。
按照这种分布，大多数节点拥有的连接的数目都相差不多7.鲁棒性：如果移走少量节点后，网络中的绝大部分节点仍是连通的，那么称该网络的连通性对节点故障具有鲁棒性或者稳健性。
8.脆弱性：蓄意去除少量度最高的节点就可破坏无标度网络的连通性9.设计网络：随机网络中节点总数N是预先给定的，所以它们是静态的、固定的、平衡的网络，也有称为设计网络10.演化网络：若网络模型的节点总数不是预先给定的，而是逐步增减的，则它们是动态的、增长的、非平衡的网络，或者称为演化网络(evolving network)11.马太效应：新的节点更倾向于与那些具有较高连接度的“大”节点相连接，这种现象也称为“富者更富（rich get richer）”或“马太效应(Matthew effect)”。
12.分形几何：普通几何研究的对象一般都具有整数的维数，比如，零维的点、一维的线、二维的面、三维的立体、乃至四维的时空。
分形几何（fractal geometry）是研究具有不一定是整数的维，而存在一个分数维数的空间。
13.适应度：在许多实际网络中，节点的度及其增长速度并非只与该节点的年龄有关，有时是与节点的内在性质有关的，Bianconi和Barabasi把这一性质称为节点的适应度（fitness）14.模块：模块（model）是指一组物理上或功能上连接在一起的、共同完成一个相对独立功能的节点。
15.模体：具有高聚类性的网络在局部可能包含各种由高度连接的节点组构成的子图（subgraph），如三角形，正方形和五角形，其中一些子图所占的比例明显高于同一网络的完全随机化形式中这些子图所占的比例，这些子图就称为模体。
生物分子网络 第4章 基因调控网络及其模型
第4章 基因调控网络及其模型一.名词解释：1.基因调控网络:GRN 是研究者在长期科研实践中，综合分析某一生物学系统的各种文献后，推断出来并构建的一种生物网络。
2.正向工程、逆向工程:在正向工程中，主要是利用已有的生物知识设计生物网络（也就是合成生物学），或者是构建量化模型来解释生物系统工作的机制。
生物网络的逆向工程研究主要是利用高通量的生物数据来构建生物网络。
3.布尔网络模型:是刻画基因调控网络一种最简单的模型。
在布尔网络中，每个基因所处的状态或者是“开”，或者是“关”。
状态“开”表示一个基因转录表达，形成基因产物；状态“关”则代表一个基因未转录。
基因之间的相互作用关系由布尔表达式来表示，即基因之间的作用关系由逻辑算子and 、or 和not 刻画。
4.系统生物学:是研究一个生物系统中所有组成成分（基因、mRNA 和蛋白质等）的构成，以及在特定条件下这些组成成分间的相互关系的学科，而生物网络由于生物系统很好描述，正逐渐成为系统生物学研究中的主要研究对象。
5.点吸引子，动态吸引子:如果在布尔网络的一个稳定状态下，所有基因的状态不变，则称该稳态是“点吸引子”；如果网络的一个稳态是多个状态的周期切换，则称该稳态为“动态吸引子”，此时网络系统处于相对稳定状态。
6.有向图模型、有向超图模型:利用有向图可建立直观的GRN 模型。
有向图可以定义为二元组<V ,E>，其中V 是节点的集合，E 是边的集合。
有向图的边可以表示多个基因之间的相互作用。
为此GRN 的有向边可定义为三元组<i,j,s>，其中s 表示节点i 是否被节点j 激活(s 为+)或抑制(s 为-)。
还可以用有向超图(Hyper graph)来描述基因表达的蛋白质合作调控过程。
在此种图中的边可定义为三元组<i,J,S>,其中J 为节点i 的一组调控基因的列表，S 为该组基因调控 i 效果的列表。
7.线性组合模型:线性组合模型是一种连续网络模型，在这种模型中，一个基因的表达值是若干个其它基因表达值的加权和。
生物分子网络分析指标
生物分子网络分析指标1 生物分子网络概述1.1 基本概念● 网络：通常可以用图()E V G ,=表示网络（network ），其中V 是网络的节点集合，每个节点代表一个生物分子，或者一个环境刺激；E 是边的集合，每条边代表节点之间的相互关系。
当V 中的两个节点1v 和2v 之间存在一条属于E 的边1e 时，称边1e 连接1v 和2v ，或者称1v 连接于2v ，也称作2v 是1v 的邻居。
● 有向网络与无向网络：根据网络中的边是否具有方向性或者说连接一条边的两个节点是否存在顺序，网络可以分为有向网络与无向网络。
● 加权网络与等权网络：如果网络中的每条边都被赋予相应的数字，这个网络就称为加权网络(weighted network)，所赋予的数字称为边的权重。
如果网络中各边之间没有区别，可以认为各边的权重相等，称为等权网络或无权网络(unweighted network)。
● 二分网络：如果网络中的节点可分为两个互不相交的集合，而所有的边都建立在来自不同集合的节点之间，则称这样的网络为二分网络(bipartite network)● 网络中的路径与距离：网络中的路径是指一系列的节点，其中每个节点都有一条边连接到紧随其后的节点。
路径中所经过边的权重之和称为路径的权重，也称为路径的长度。
在连接两个节点的所有路径中，长度最短的路径称为最短路径，此路径的长度称为两个节点的距离。
1.2 常见生物分子网络● 基因调控网络与原核生物相比，真核生物基因表达的调控更为复杂，真核生物基因表达的调控主要是指编码蛋白质的mRNA 产生和行使生物功能过程中的调节与控制；其中转录调控是基因表达调控中最重要最复杂的一个环节。
基因转录调控网络[1]是以转录因子和受调控基因作为节点，以调控关系作为边的有向网络。
● 蛋白质互作网络蛋白质是构成生物体的重要物质，但是在生物体内，鲜有蛋白质单独发挥作用，而是单独蛋白质通过彼此之间的相互作用构成蛋白质互作网络来参与生物信号传递、基因表达调节、能量和物质代谢及细胞周期调控等生命过程的各个环节。
多模态生物识别技术
生物特征匹配技术
特征提取
从生物特征数据中提取 关键特征信息 对生物特征进行编码
特征匹配
将提取的特征信息与数 据库进行比对 采用匹配算法进行识别
融合策略
组合不同特征的匹配结 果 提高识别准确度
数据验证
对匹配结果进行验证和 比对 降低误识率
数据集质量评估
数据标注
01 确保数据集标签的准确性和一致性
数据清洗
多模态生物识别技术的国际标准化
标准制定
推动多模态生物识别技 术的国际标准制定 提升技术的统一性和国 际交流
技术整合
整合多种生物识别技术 实现多模态识别系统的 高效运行
数据安全
加强多模态生物识别技 术的数据安全保护 防止生物信息泄露和滥 用
国际合作
促进不同国家间的生物 识别技术合作 推动技术的全球化发展
02 去除噪声数据和异常值
数据平衡
03 保持不同类别数据的均衡性
● 04
第四章 多模态生物识别技术的挑 战与未来发展
隐私保护
多模态生物识别技术在数据处理和存储方面面 临隐私保护的挑战。用户的生物特征信息需要 受到严格的保护，保障用户隐私是技术发展的 重中之重。
跨平台兼容性
多平台兼容
确保在不同平台上的生 物特征交互和识别功能 正常运行
第5章 多模态生物识别技术的案 例分析
政府机构案例
某国政府机构利用多模态生物识别技术，通过 融合面部识别、指纹识别和虹膜识别等技术， 有效提高边境安全和身份验证效率。这种综合 应用的生物识别技术不仅提高了安全性，还简 化了通关流程，提升了工作效率。
金融行业案例
ATM机安全性提升 融合多种生物识别技术
防止盗刷 提高资金安全性
(完整版)生物信息学复习题及答案(陶士珩)
生物信息学复习题一、名词解释生物信息学, 二级数据库, FASTA序列格式, genbank序列格式, Entrez，BLAST，查询序列（query），打分矩阵（scoring matrix），空位（gap），空位罚分，E 值, 低复杂度区域，点矩阵（dot matrix），多序列比对，分子钟，系统发育（phylogeny），进化树的二歧分叉结构，直系同源，旁系同源，外类群，有根树，除权配对算法（UPGMA），邻接法构树，最大简约法构树，最大似然法构树，一致树（consensus tree），bootstrap，开放阅读框（ORF），密码子偏性（codon bias），基因预测的从头分析法，结构域（domain），超家族，模体（motif），序列表谱（profile），PAM矩阵，BLOSUM，PSI-BLAST，RefSeq，PDB数据库，GenPept，折叠子，TrEMBL，MMDB，SCOP，PROSITE，Gene Ontology Consortium，表谱（profile）。
二、问答题1）生物信息学与计算生物学有什么区别与联系？2）试述生物信息学研究的基本方法。
3）试述生物学与生物信息学的相互关系。
4）美国国家生物技术信息中心（NCBI）的主要工作是什么？请列举3个以上NCBI维护的数据库。
5）序列的相似性与同源性有什么区别与联系？6）BLAST套件的blastn、blastp、blastx、tblastn和tblastx子工具的用途什么？7）简述BLAST搜索的算法。
8）什么是物种的标记序列？9）什么是多序列比对过程的三个步骤？10）简述构建进化树的步骤。
11）简述除权配对法（UPGMA）的算法思想。
12）简述邻接法（NJ）的算法思想。
13）简述最大简约法（MP）的算法思想。
14）简述最大似然法（ML）的算法思想。
15）UPGMA构树法不精确的原因是什么？16）在MEGA2软件中，提供了多种碱基替换距离模型，试列举其中2种，解释其含义。
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Kashtan,N. et al. Efficient sampling algorithm for estimating subgraph concentrations and detecting network motifs.
对于算法本身缺乏理论上的验证方法。因此可以说这方面的 研究工作刚起步，还有很多问题期待完善和发展。
Department of Molecular Cell Biology and Computer Science
works. Science, 2004, 303:1538-1542.
and Applied Mathematics, Weizman Institute of Science,
E. Ravasz et al. Hierarchical organization of modularity in
hways with phylogenetic profile. Genome Informatics. 2002, 13:353-354. M..Koyuturk et al. An efficient algorithm for detecting fre quent subgraphs in biological networks. Bioinformatics, 2004, 20: i200-i207. J. Berg and M. L.ssig. Local graph alignment and motif search in biological. Networks. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 2004,101 (41):14689-14694. H. Hu, X. Yan et al. Mining coherent dense subgraphs across
络模体分析上的使用是有限制的，虽然它支持寻求所有发生 在网络中确定的图样，但在子图枚举和随机网络的统计比较
Tanay,A. et al. Revealing modularity and organization in the yeast molecular network by integrated analysis of highly het
受到越来越多的重视。近年来人们发现，各种细胞网络中存 国科学院院刊上发表了文章，提出了一种基于统计物理学的
在的模体（motif）或模块（module）与细胞的某些功能和结构特 图的局部比对的模体识别算法。2005 年，X. Zhou 等 提出了
征等紧密相关。这些模块是构成细胞网络的某种基本单元或 基于不同大规模生物网络中的频繁稠密子图的挖掘方法，从
Bioinformatics, 2004, 20:1746-1758. Wernicke,S. A faster algorithm for detecting network motifs.
注释：
In Proceedings of the 5th Workshop on Algorithms in Bioin formatics (WABI ’05), Lecture Notes in Bioinformatics.
究中新的研究成果不断出现，但是这些算法都是针对特定的
networks. Bioinformatics, 2007, 23(2):207,214.
情况进行的，网络数据的图模型要么是有权图或无权图，要么
Chen,J. and Yuan,B. Detecting functional modules in the
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—— 科协论坛 · 2010 年第 2 期（下） ——
73
模块的划分是有重叠或者没有重叠。由于生物网络数据往往
yeast protein.protein interaction network, Bioinformatics,
包含大量噪声，如何处理噪声以及数据的不完整带来的影响，
2006, 22(18):2283-2290.
提高算法的鲁棒性，是一个关键的问题。其次所给出的算法 没有一个统一的评价标准，大多数是用实验的方法进行评定，
分析已经产生有趣的结果，例如蛋白质-蛋白质作用域的预测, 作用网络，重复的分级群聚的计算也许是不可行的。文献 扩
分层网络负载和时序基因表达模式的分析。模体(motif)的概 充了基于中间态的划分算法，利用网络分块 (network partitio-
念没有明确的定义，一般理解为反映生物网络功能模块的拓 ning)算法，用来识别酵母蛋白质作用网络的 266 个功能模块，
H.Kitano. Computational systems biology. Nature,
2005, 3692:165-177.
2002,420: 206-210.
Kashtan, N. et al. Mfinder tool guide. Technical report,
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着各种生物数据以指数方式增长，这方面的理论研究将会加
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速人类对复杂生命现象的认识。目前，生物网络数据分析研
Feng Luo et al. Modular organization of protein interaction
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Schreiber, F. et al. a tool for the exploration of network motifs.
X. Yan and J. Han, gSpan: Graph-Based Substructure Pattern
了生物网络模体(network motif)的概念，通常将模体理解为生 母蛋白质作用网络转来自成树结构，然后应用基于流量的聚类
物网络中分子信息传递过程的基本单元模块。这种单结构元 算法找到功能模块的近似解。Arnau 等采用分级算法反复消
在网络中反复出现，形成网络的典型连接方式。网络模体的 除“邻近捆绑”问题，然而，对于在全基因组层面上大的蛋白质
文献标识码：A
文章编号：1007-3973（2010）02-072-02
1 引言
分析，发现这些代谢网络都有着类似的构成方式：首先形成许
在后基因组时代，生物学研究的热点由对细胞内个别基 多紧密联接的小型模块，然后这些小模块依照一种等级的方
因或蛋白质功能的局部性研究，转移到以细胞内全部的基因、 式，结成一些相对松散的大单元，而 J. Han 等则提出了一种
构件，如何有效提取各种模体对研究细胞网络中的各种动力 而可以对不同的网络进行比对。在酵母菌完整的基因组数据
学特征及其功能具有十分重要的意义。
中，Shamir 和他的同事们应用二值聚类算法来区分其分子网
2 国内外研究现状分析
络 ，然而基因间的关联程度和性质采用加权的二部图来表示。
2002 年 o 等人首次在《Science》上发表文章，提出 另一个有趣的工作，是来从 Ouzounis 工作组 ，他们首先将酵
扑单元子系统，和随机网络相比，模体就是出现频率高而且有 展示了这些功能模块是真正致密连接的子图（即模体）。Kash-
重要意义的小的子网。
tan 等 提出子图采样算法，其缺点是非均匀采样难以适应大规
Ravasz 等人把 43 种全然不同的物种的代谢网络进行了 模模体的识别；Wernicke 给出了这个问题更多的详细分析。
与 生物科技 现代农业
生物网络模体识别算法概述
□ 张 航 昝乡镇 刘志伟
（温州大学物理与电子信息工程学院 浙江·温州 325035）
摘 要： 简单介绍了生物网络中模体识别的生物学意义，并详细综述了近几年来国内外模体识别算法的成果，
最后提出了对这个领域的工作展望。
关键词：生物网络 模体 算法
中图分类号：TP39
方面支持不够。
erogeneous genome wide data. Proc. Natl. Acad. Sci. USA,
3 结论
2004, 101:2981-2986.
总之，模体识别的研究已经成为生物网络研究的中心，随
Pereira-Leal,J.B. et al. Detection of functional modules
和边着色的网络(如寻找蛋白质-基因网络的模体)。多功能网 络分析工具 PAJEK，也提及一些相关工作，不过 PAJEK 在网
massive biological networks for functional discovery. BMC Bioinformatics, 2005,21:213-221.
72
—— 科协论坛 · 2010 年第 2 期（下） ——
与 生物科技 现代农业
一些考虑在有向和无向网络中检测和分析网络模体的算法工
Yamada et al. Extraction of modules from the metabolic pat
具，如 MFINDER 和 MAVISTO 支持检测达 8 节点的网络模 体，MFINDER 结合广泛的随机图模型来检测随机图子图的频 率。使用 MFINDER 和 MAVISTO 检测网络模体的主要缺点 是但随着子图大小的增加，子图枚举和采样 (后者只支持 MFINDER)算法较慢而且应用规模极小。为此，Wernicke 给出 了一种叫 FANMOD 的快速模体检测算法工具，FANMOD 采 用是一种叫 RAND-ESU 的枚举采样子图的新算法，检测效率 提高了 1 个数量级。而且，FANMOD 还可以在着色网络中探 测模体，能够处理映射不同实体间不同作用类型的顶点着色