生体反応系解析用シミュレータBEST-KITの設計と開発

生物反应系统分析模拟器BEST-KIT的设计与开发

基本信息

批准号：
03J61568
负责人：
吉村淳
金额：
$ 1.15万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2004
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、九州大学大学院農学研究院生物機能制御学研究室で開発中である生化学反応系を手軽に解析することを目的としたコンピュータシミュレーションシステム"BEST-KIT" (http://www.best-kit.org/)上で、実験により得られたタイムコースデータをもとに、反応系内の値未知な速度パラメータ推定を行う最適化モジュールの開発を行い、いくつかのケーススタディを用いて採用した最適化手法の性能を評価したものである。数値最適化手法としては、修正パウエル法(MP)、遺伝的アルゴリズム(GA)に加えて、両者を組み合わせたハイブリッド法(GA+MP)を採用した。GAの世代交代モデルにはMGG (Minimal Generation Gap)とG3 (Generalized Generation Gap)の2手法を、交叉法にはUNDX (Unimodal Normal Distribution Crossover)、SPX (Simplex Crossover)、PCX (Parent-Centric Crossover)の3手法を採用し、それにMPを組み合わせたハイブリッド法を構築した。また、それぞれのハイブリッド法の性能を検証するため、3種の一般的なベンチマーク関数を用いたテストと、3種の酵素反応系のモデル系を用いたテストを行い、GAのみ、MPのみの結果との比較を行った。その結果、MGG+PCX+MPが成功回数、計算速度ともに優位である試行が多かった。ただし、評価値や個体の分布の推移の解析結果から、MGG+UNDX+MPでは探索初期の解の多様性が保たれており、パラメータ値が全く予測できない系ではこの手法が有効であることが示唆された。

在本研究中，我们将使用计算机模拟系统“BEST-KIT”（http://www.best-kit.org/），我们开发了一个优化模块，用于估计反应系统中未知值的速率参数基于从实验获得的时间过程数据，并使用了几个案例研究，这是对所采用的优化方法的性能的评估。作为数值优化方法，除了改进的鲍威尔法（MP）和遗传算法（GA）之外，还采用了两者相结合的混合法（GA+MP）。 GA代际交替模型采用两种方法：MGG（Minimal Generation Gap）和G3（Generalized Generation Gap），交叉方法有UNDX（Unimodal Normal Distribution Crossover）、SPX（Simplex Crossover）和PCX（Parent-Centric） Crossover）将这三种方法与 MP 结合起来构建了混合方法。此外，为了验证每种混合方法的性能，我们使用三种通用基准函数和三种酶反应模型系统进行了测试，并与仅GA和仅MP的结果进行了比较。。结果，在很多试验中，MGG+PCX+MP无论是成功次数还是计算速度都更胜一筹。但从评估值和个体分布变化的分析结果来看，MGG+UNDX+MP在搜索初期保持了解的多样性，说明该方法在参数值较大的系统中是有效的。根本无法预测。