【摘 要】
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合成生物学是最近兴起的生命科学领域的一个迅速发展的重要分支,它与物理学、工程科学、化学、计算机等学科交叉结合。而合成生物学这项技术的目的就是合成设计自然界中产量少甚至不存在的目标产物以满足人们的需求,但是生物学家在合成组装这些生物系统或者装置的时候,只是依靠以往经验进行尝试,进行生物实验,而生物实验所需要的周期比较长,这就导致合成系统或者装置耗时,费力,代价比较大。这使得生物学家对复杂基因构件的合
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合成生物学是最近兴起的生命科学领域的一个迅速发展的重要分支,它与物理学、工程科学、化学、计算机等学科交叉结合。而合成生物学这项技术的目的就是合成设计自然界中产量少甚至不存在的目标产物以满足人们的需求,但是生物学家在合成组装这些生物系统或者装置的时候,只是依靠以往经验进行尝试,进行生物实验,而生物实验所需要的周期比较长,这就导致合成系统或者装置耗时,费力,代价比较大。这使得生物学家对复杂基因构件的合成研究困难重重。蚁群算法在计算机科学领域有广泛应用,求解组合优化问题有优势。经过对合成生物学的深入研究,本文将蚁群算法应用于合成生物学中来解决相关问题,本文包含以下几点所做的工作:（1）从iGEM网站上获取了最广泛最新的特征数据,修正了不一致数据之后进行必要的统计学分析,选择有代表性的特征数据导入软件GenoCAD中。在软件GenoCAD中设计进行一系列相关语法学习规则。（2）从特征数据中利用SQL语句统计部件以及部件对出现的频数,之后根据部件之间的关系构建数学模型,运用改进的蚁群算法对其进行求解。此外,设计的算法系统专业人员或者非专业人员都能使用,也可封装成系统移植于计算机平台上。（3）将当前鲁棒性较好,性能较稳定的先进蚁群算法以及基本蚁群算法与本文的改进算法关于机器人路径规划进行比较。本文将统计语言模型和蚁群算法结合起来设计的模型用于生物系统或者装置的构建,简单易行且具有通用性,计算机模拟的结果也便于验证。比对结果说明我们模型的合理性。
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