利用cvTree方法构建及分析tRNA序列的亲缘关系进化网络

本文利用cvTree和复杂网络理论相结合的方法,构建了3420条tRNA序列亲缘关系进化网络。计算了相关网络的平均度、平均聚类系数和平均最短路径随进化距离Dis变化的关系。同时还分析和讨论了tRNA序列之间的亲缘关系及其进化机制,观察到一个与其它方法不同的结果:随着亲缘距离Dis的增加,网络的度分布先是从power-law分布转变为Gussian分布,然后又从Gussian分布转变为反power-law分布。本研究结果说明由cvTree方法和复杂网络理论相结合的方法研究tRNA基因序列的进化的结果也许更加符合其进化历程。

脉冲耦合复值神经网络的全局渐近同步

本文研究多个复值神经网络在脉冲耦合机制下形成复杂网络系统的全局渐近同步问题.首先,基于序列连通和Dirac函数,引入网络节点仅在离散时刻进行信息交互的脉冲耦合策略.其次,通过直接误差方法及迭代思想建立脉冲耦合复值神经网络渐近同步的判别条件.最后,给出相关数值实例及仿真来验证理论结果的正确性和有效性.

基于cvtree方法和复杂网络理论的癌症进化树分析

进化树是一种能够形象直观地反映出生物进化关系的树型结构图。本文从脑癌、宫颈癌、食道癌、胃癌、胶质瘤、肝细胞癌、肝癌、脑膜瘤、口腔癌、骨肉瘤、胰腺癌、肾癌、眼癌、鳞状细胞癌、甲状腺癌等15种癌症的核酸序列出发,将cvtree方法与复杂网络理论相结合,构建了亲缘关系进化网络,并根据所得网络参数构建进化树。通过分析进化树图形,给出了相关癌症的进化关系,为今后对癌症的进一步研究提供了新的视角。研究结果表明,某些种类的癌症跟其它种类的进化关系较近,而某些种类的癌症则跟其它的进化关系较远;同时,在cvtree方法中取不同的串长值和不同的亲缘距离下,得到的进化树,所反映的进化趋势呈现出一定的规律。