第08章-生物计算机ppt课件(全).pptx
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1、第第8章章 生物计算机生物计算机 8.1 8.1 生物计算机概述生物计算机概述8.2 8.2 基因调控开关和生物芯片基因调控开关和生物芯片8.3 8.3 神经(神经(元元)计算机)计算机8 8.4 DNA.4 DNA计算机计算机8 8.5 .5 细胞细胞计算机计算机8.6 8.6 纳米纳米机器人机器人习题习题8 8第第8 8章章 生物计算机生物计算机8.1.1生物计算机的特点生生物物计计算算机机(Bio-Computer)也称仿仿生生计计算算机机,主要原材料是生物工程技术产生的蛋白质分子,并以此作为生物芯片来替代半导体硅片,利用有机化合物如核酸分子存储数据,以生物酶及生物操作作为信息处理工具。
2、生物计算机又称为湿湿计计算算机机(WetComputer),目前的电子计算机可以称为干计算机干计算机(DryComputer)。生物计算机具有如下特征:(1)体积小,密集度高,功效高。(2)具有很高的可靠性,永久性和自我修复性可靠性。(3)速度快。(4)生物计算机的存储具有巨大优势。(5)无发热与信号干扰。(6)数据错误率低。(7)拟人性。8.1 生物生物计算机计算机概述概述8.1.2 生物计算机种类(1)生物分子或超分子芯片(2)自动机模型(3)仿生算法(4)生物化学反应算法8.2.1转换开关 转换开关(inverter)因其输出是输入的转换函数而得名,即输入为低时输出是高,反之亦然。天然系
3、统中有许多基因调控的转换开关存在,其中大家比较熟悉的正控阻遏系统(即效应物分子的存在使激活蛋白处于非活性状态,转录不进行),即可以看做是天然的转换开关。8.2 基因调控开关和生物芯片基因调控开关和生物芯片8.2.2Riboswitch 生物体能够通过各种精巧的机制控制基因表达的时间和 数 量,Riboswitch就 是 这 些 精 巧 机 制 中 的 一 种。Riboswitch主要是通过核糖核酸(RNA)构象的改变来实现“开关”的功能,阻止或开启目的蛋白的生成。8.2.3 双稳态开关最早的基因开关模型是由Gardner等人在2000年构造的,主要由两个启动子(Promoter)和一个抑制子(
4、Repressor)构成,启启动动子子可以诱导基因表达生成相应的抑制子,抑制子抑制子通过结合对方基因的启动子而抑制它的表达。图8.1 Gardner等构造的基因开关模型该数学模型由一组微分方程组成,如式(8.1)、(8.2)。其中U、V分别表示两种阻遏蛋白的量;1、2为两种启动子(包含核糖体结合位点共同作用)在没有阻遏蛋白时的表达速率;-U、-V表示两种阻遏蛋白的自然降解速率;而、为启动子的抑制参数,数值越大,表示阻遏蛋白对启动子的抑制作用越强。U、V的变化速率为0时,说明两种阻遏蛋白的含量处于相对稳定的状态,即系统处于稳态。当两种启动子的启动能力比较相近,即1和2的数值比较接近时,整个系统有
5、两个稳定状态,V含量相对较多的状态1和U含量较多的状态2。8.2.4 8.2.4 生物芯片生生物物芯芯片片(biochip或bioarray),又称蛋蛋白白芯芯片片,基基因因芯芯片片(Gene Chip)、DNADNA微微阵阵列列(DNA Microarray),一般指高密度固定在互相支持介质上的生物信息分子(如基因片段、DNA片段或多肽、蛋白质、糖分子、组织等)的微阵列(micro-arrays)杂交型芯片,阵列中每个分子的序列及位置都是已知的,并且是预先设定好的序列点阵。微流控芯片(microfluidic chips)和液相生物芯片是微阵列芯片之后发展的生物芯片新技术。8.3.1 神经(
6、元)计算机的概述神经计算机(Neural Computer,NC),又称为神经元计算机,或神经电子计算机,标志着电子计算机的发展已经进入了第六代。神经电子计算机的信息不是存在存储器中,而是存储在神经元之间的联络网中。若有节点断裂,电脑仍有重建资料的能力,还具有联想记忆,视觉和声音识别能力。冯诺依曼也是人工神经网络研究的先驱之一。1948年,冯诺依曼在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别,提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。8.3 神经(元)计算机神经(元)计算机8.3.2 神经网络的结构与算法生生物物神神经经网网络络:一般指生物的大脑神经元、细胞、触点等组成的网络。在人
7、体内从大脑到全身存在大约1010个神经元。神经元的组成包括:细细胞胞体体:它是神经元的本体,内有细胞核和细胞质,完成普通细胞的生存功能。树树突突:它有大量的分枝,多达103数量级,长度较短(通常不超过1毫米),用以接收来自其它神经元的信号。轴轴突突:它用以输出信号,有些较长(可达1米以上),轴突的远端也有分枝,可与多个神经元相连。突突触触:它是一个神经元与另一个神经元相联系的特殊部位,通常是一个神经元轴突的端部靠化学接触或电接触将信号传递给下一个神经元的树突或细胞体。人人工工神神经经网网络络(Artificial Neural Networks,ANNs),也简称为神经网络(Neural Ne
8、tworks,NNs),或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿生物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。处处理理单单元元(Processing Element,PE)就是人工神经元,也称为结点,通常用圆圈表示。处理单元PE的基本结构包括若干个输入信号和输出信号。输入信号来自外部(用黑色圆点表示输入端点)或别的处理单元的输出,在数学上表示为行向量x:x=(x1,x2,xN)(8.3)其中:xi为第i个输入的激励电平,N表示输入数目。连接到结点j的加权表示为加权向量:wj=(w1j,w 2j,w Nj)(8.4)其中,wij表示从结点i(或第i个输入点)
9、到结点j的加权,或称i与j结点之间的连接强度。转转移移函函数数f()也称激激励励函函数数、传传输输函函数数或限限幅幅函函数数,其作用就是将可能的无限域变换到一指定的有限范围内输出,这类似于生物神经元具有的非线性转移特性。常用的转移函数有:线性函数、斜坡函数、阶跃函数、符号函数、Sigmoid函数、双曲正切函数。根据神经网络的层次结构不同,还可以分成单层神经网络、多层神经网络。回回归归型型网网络络(反反馈馈网网络络):一般来说,凡包含反馈连接的网络均称为回归型网络。在神经网络中,对外部环境提供的模式样本进行学习训练,并能存储这种模式,则称为感感知知器器;对外部环境有适应能力,能自动提取外部环境变
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