基于复杂网络的Eigen模型的研究

论文摘要

本文从研究序列在序列空间如何分布这个角度出发,研究进化机制。我们引入了两个新的工具:Hamming距离的方差和相似度网络对分子进化生物学中最著名的模型——Eigen模型展开研究。分别重新研究了三个适应度景观:静止均匀适应度景观,静止单峰适应度景观和动态单峰适应度景观。我们首先利用Hamming距离的方差确定临界点的位置,并从整体上给出序列在序列空间的分布结构。然后利用在某Hamming距离d0下建立的相似度网络,具体给出序列在序列空间分布的性质;演示出不同进化情况下,序列之间的相互关系。在以上三个适应度景观的研究中,我们证明了引入相似度网络这一新工具研究进化机制是合理的,并同时也展示了两个新工具的特点。得出了以下结论:在静止均匀适应度景观中,进化产生的序列与随机序列等同,在序列空间均匀分布;静止单峰适应度景观中,远低于临界点区域,进化产生的序列在序列空间分布均匀。临界点附近区域,Hamming距离方差的平均值var(dij)和相似度网络的簇系数C值都较大,因此我们推测,此时进化产生的序列建立的相似度网络中,全局最优相似度点的周围应该存在着一些局部最优相似度点（在本文最优是指相似度最优）。这说明在临界点附近,序列空间中序列分布中心的周围存在着一些小集团。我们还发现,在临界点附近簇系数函数C （k）曲线服从对数正态分布（lognormal distribution）,C与d0成线性关系。远高于临界点的区域, var(dij)值较小,但C值较大。因此此时进化产生的序列在序列空间的分布将会随着q趋向于1而收缩为一点。另外反铁磁状态下,得到如上类似结论。在动态单峰适应度景观中,我们得到:铁磁状态下,动态单峰

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 引言
• 1.1 达尔文进化论
• 1.2 进化论的发展
• 1.2.1 中性学说对达尔文进化论的冲击和完善
• 1.2.2 自组织理论对达尔文进化论的冲击和完善
• 1.2.3 分子生物学对进化论的影响
• 1.3 本文概述
• 2 Eigen 模型
• 2.1 Eigen 进化方程
• 2.1.1 理论建立
• 2.1.2 Eigen 进化方程
• 2.2 Eigen 模型的成就与发展
• 2.2.1 Eigne 模型的成就
• 2.2.2 Eigen 模型的发展
• 2.3 Eigen 模型的局限性及与其它模型的关系和区别
• 2.3.1 Eigen 模型的局限性
• 2.3.2 与其他模型的关系和区别
• 2.4 本章小结
• 3 复杂网络
• 3.1 网络的定义
• 3.2 网络分类及特征
• 3.3 几个典型的网络模型的介绍
• 3.4 生物网络的发展及已取得的成果
• 4 相似度网络
• 4.1 生物序列比对
• 4.1.1 生物序列比对的基本概念及作用
• 4.1.2 生物序列比对的意义
• 4.2 相似度网络
• 5 几种适应度景观
• 5.1 静止均匀适应度景观
• 5.2 静止单峰适应度景观（SPL）
• 5.3 动态单峰适应度景观
• 6 小结
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文