作为数学求解器生物计算库的细菌基因调控神经网络
新兴技术
2025-09-29 v1 计算工程、金融与科学
摘要
当前的生物计算方法主要依赖于具有固定逻辑的工程化电路，在不同环境条件下提供有限的稳定性和可靠性。在此，我们使用先前工作中引入的 GRNN 框架，将细菌基因表达动力学转化为数学求解器的生物计算库。我们引入了一种 sub-GRNN 搜索算法，通过评估化学编码输入条件下的基因表达模式，识别针对特定数学计算和分类任务量身定制的功能子网络。任务包括识别 Fibonacci 数、素数、乘法和 Collatz 步数。然后使用基因级和集体扰动以及基于 Lyapunov 的稳定性分析来评估所发现的特定问题 sub-GRNN，以评估其鲁棒性和可靠性。我们的结果表明，可以利用天然转录机制来执行多样的数学计算和分类任务，同时保持计算的稳定性和可靠性。
引用
@article{arxiv.2509.21598,
title = {Bacterial Gene Regulatory Neural Network as a Biocomputing Library of Mathematical Solvers},
author = {Adrian Ratwatte and Samitha Somathilaka and Thanh Cao and Xu Li and Sasitharan Balasubramaniam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.21598},
year = {2025}
}
备注
13 figures and 51 pages including the main text and Supplementary Information