基本信息

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文档摘要

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基于图和网络学习算法在系统生物学中的应用探索与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在生命科学领域，随着高通量实验技术的迅猛发展，如基因芯片、二代测序技术、蛋白质组学技术等，生物数据呈现出爆发式增长态势。这些海量的数据涵盖了基因、蛋白质、代谢物等生物分子的结构、功能、表达水平以及它们之间复杂的相互作用关系。传统的生物学研究方法，通常聚焦于单个基因或蛋白质的功能研究，难以从整体上全面理解生命现象背后的复杂机制。系统生物学应运而生，它强调从系统的角度出发，整合多组学数据，研究生物系统中各组成部分之间的相互关系和动态变化，从而揭示生命活动的本质规律。

图和网络作为一种强大的数学工具，能够很好地描