生物过程的数学方法*

计算机科学与探索 ›› 2007, Vol. 1 ›› Issue (1): 17-38.

生物过程的数学方法^*

王飞,唐音,奚燕萍,陆汝钤

复旦大学计算机科学与工程系上海市智能信息处理重点实验室，上海 200433

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-06-06 发布日期:2007-06-06
通讯作者: 王飞

Mathematic methods of biological process

WANG Fei,TANG Yin,XI Yan-ping,LU Ru-qian

Shanghai Key lab of Intelligent Information Processing，Department of Computer Science and Engineering，Fudan University，Shanghai 200433，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-06-06 Published:2007-06-06
Contact: WANG Fei

摘要/Abstract

摘要： 生物信息学的研究内容分为两类：研究生物在细胞和分子水平的静态特征下的静态问题，和研究这些静态特征的动态演化规律的动态问题，并称后一类问题为生物过程。这两类问题在数学方法上的主要区别是：前者以寻找和设计高效的算法为主；后者主要是建立生物过程的数学模型，以便模拟和分析。综述了生物过程数学建模的三种主要方法：微分方程方法，贝叶斯网和概率布尔网络方法，以及进程代数方法。最后对这几种方法进行讨论。

关键词: 生物信息学, 生物过程, 微分方程, 贝叶斯网, 进程代数

Abstract:

Research within bioinformatics is classified into two categories，one is static biological problem to do research at cell and molecule level，the other，which is called biological process，is dynamic biological problem to research dynamic evolvement of these static characters.A main mathematical approach of the former is to find efficient algorithms，whereas it of the latter is to give mathematic model to simulate and analyze biological process.Three mathematic models，differential equation，Bayesian networks and process algebra，are surveyed and discussed from the view of biological process．

Key words: bioinformatics, biological process, differential equation, Bayesian networks, process algebra

王飞,唐音,奚燕萍,陆汝钤. 生物过程的数学方法^*[J]. 计算机科学与探索, 2007, 1(1): 17-38.

WANG Fei,TANG Yin,XI Yan-ping,LU Ru-qian

Mathematic methods of biological process

[J]. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2007, 1(1): 17-38.

[1]	王雲霞, 曹付元, 凌兆龙. 混合局部因果结构学习[J]. 计算机科学与探索, 2021, 15(4): 754-765.
[2]	杨晓翠，宋甲秀，张曦煌. 基于集体影响和边聚类信息的链路预测算法[J]. 计算机科学与探索, 2018, 12(12): 1914-1925.
[3]	王林，宋蓓，张友卫，綦小龙，王皓. 考虑父节点的贝叶斯网络故障路径追溯算法[J]. 计算机科学与探索, 2018, 12(11): 1796-1805.
[4]	徐娟，张迪，钱文华. 概率图模型在社交网络用户相似性发现中的应用[J]. 计算机科学与探索, 2017, 11(7): 1056-1067.
[5]	韩路，尹子都，王钰杰，胡矿，岳昆. 基于贝叶斯网的知识图谱链接预测[J]. 计算机科学与探索, 2017, 11(5): 742-751.
[6]	王永恒，高慧，陈炫伶. 采用变结构动态贝叶斯网络的交通流量预测[J]. 计算机科学与探索, 2017, 11(4): 528-538.
[7]	祝义，黄志球，张广泉，周航，肖芳雄. 硬实时软件建模与分析的进程代数方法[J]. 计算机科学与探索, 2014, 8(6): 684-693.
[8]	朱运磊，岳昆，钱文华，杨文静，刘惟一. 不确定性数据世系的时序多层概率图模型表示[J]. 计算机科学与探索, 2013, 7(5): 460-471.
[9]	王春露，王彦丞. 自动高效的网络安全评估方法[J]. 计算机科学与探索, 2012, 6(8): 698-707.
[10]	谢仲文，李彤，代飞，钱晔，罗溦，王娟. 面向软件动态演化的需求建模及其模型规范化[J]. 计算机科学与探索, 2012, 6(6): 557-576.
[11]	周超+，孙海龙，胡春明，葛在兴. 面向生物信息的网格工作流开发与运行环境[J]. 计算机科学与探索, 2010, 4(3): 275-282.
[12]	朱扬勇1,2+ ,熊赟1 . BioSeg：一个生物序列数据模型[J]. 计算机科学与探索, 2008, 2(1): 77-96.
[13]	王飞，唐音，奚燕萍，陆汝钤. 生物过程的数学方法*[J]. 计算机科学与探索, 2007, 1(第1期): 17-38.