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。

在这项研究中，在计算机仿真系统“ Best-Kit”（http://www.best-kit.org/）上，目前正在开发的，基于通过实验获得的时间课程数据，开发了一个优化模块，以估算反应系统中未知的速度参数的未知速度参数，并评估了采用了多个案例研究的性能性能的性能。作为数值优化方法，除了修改了Powell方法（MP）和遗传算法（GA）之外，采用了两种方法的混合方法（GA+MP）。 GA生成变化模型使用了两种方法：MGG（最小生成间隙）和G3（广义生成差距）以及用于交叉方法的三种方法：UNDX（UNDX（单峰正常分布交叉）），SPX（Simplex交叉）和PCX（以父母为中心的交叉）以及与此方法结合MP的MP。此外，为了验证每种混合方法的性能，使用三个酶反应系统的三个通用基准函数和模型系统进行了测试，并且仅与GA仅与MP进行比较。结果，进行了许多尝试，这些尝试都在成功的数量和计算速度上都具有优势。但是，评估值和个人分布趋势的分析结果表明，MGG+UNDX+MP在搜索开始时保持解决方案的多样性，并且该方法在无法预测参数值的系统中有效。