1、色氨酸是人體和動(dòng)物生命活動(dòng)的8種必需氨基酸之一，對(duì)人和動(dòng)物的生長(zhǎng)、發(fā)育和新陳代謝起著重要的作用，廣泛應(yīng)用于醫(yī)藥、食品和飼料等方面。如何提高色氨酸發(fā)酵產(chǎn)率是目前一個(gè)重要課題。為了從系統(tǒng)水平上描述、解釋和預(yù)測(cè)色氨酸合成的行為和功能，加深對(duì)生物代謝網(wǎng)絡(luò)組織原則的理解，并最終用于指導(dǎo)菌種選取，發(fā)酵過(guò)程優(yōu)化等，本文首先由基因組數(shù)據(jù)重建大腸桿菌的L-色氨酸(L-Try)合成代謝網(wǎng)絡(luò)，并使用極端路徑算法(EPs)分析此代謝網(wǎng)絡(luò)的整體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)模塊

2、化及其關(guān)鍵代謝途徑。隨后通過(guò)研究色氨酸合成數(shù)學(xué)模型以及基于懲罰函數(shù)的人工免疫網(wǎng)絡(luò)(P-CoAIN)算法來(lái)解決約束優(yōu)化問(wèn)題。色氨酸數(shù)學(xué)模型為多約束優(yōu)化問(wèn)題，故將P-CoAIN算法應(yīng)用在色氨酸合成模型上。具體實(shí)驗(yàn)工作如下:
　　 1.代謝網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)是對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)和功能分析的前提，本文首先從KEGG等相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取L-色氨酸在大腸環(huán)境中的基因組和所有代謝途徑信息，參照Ma和Zeng在KEGG代謝反應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上進(jìn)行的修正補(bǔ)充后得到的

3、數(shù)據(jù)庫(kù)并查閱相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)所得的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行必要的修正。最后有節(jié)點(diǎn)表示代謝物，連線(xiàn)表示代謝物之間的反應(yīng)，箭頭表示反應(yīng)的方向，即通代謝物圖來(lái)表示所得的代謝網(wǎng)絡(luò)，完成色氨酸合成代謝網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。
　　 2.使用極端途徑方法對(duì)大腸桿菌的L-色氨酸合成代謝進(jìn)行分析，描述其網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵途徑和特點(diǎn)，并發(fā)現(xiàn)一組不同于傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法所得L-色氨酸合成途徑，有望為優(yōu)化合成過(guò)程提供理論指導(dǎo)。
　　 3.提出了P-CoAIN約束優(yōu)化算法，用于處理約束優(yōu)化問(wèn)

4、題。由于在原有人工免疫網(wǎng)絡(luò)中引入懲罰函數(shù)的協(xié)作機(jī)制，使得人工免疫網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞具有處理多約束問(wèn)題能力。對(duì)多約束函數(shù)優(yōu)化的測(cè)試表明P-CoAIN與各種進(jìn)化策略以及遺傳算法相比，在尋優(yōu)能力和執(zhí)行速度方面效果良好。
　　 4.構(gòu)建研究色氨酸合成數(shù)學(xué)模型，通過(guò)改變模型中相關(guān)參數(shù)γ與uR，調(diào)控色氨酸產(chǎn)物達(dá)到最優(yōu)解。由于構(gòu)建模型屬于多約束優(yōu)化問(wèn)題，但當(dāng)今眾多算法解決的是無(wú)約束線(xiàn)性問(wèn)題，故使用懲罰函數(shù)方法，通過(guò)懲罰函數(shù)，將目標(biāo)函數(shù)改變?yōu)闊o(wú)約束優(yōu)化問(wèn)