随着系统生物学的不断完善,基因调控网络以其能够揭示遗传信息的表达和调控过程逐渐成为生物信息学研究的热点。针对一类存在时滞,参数不确定和噪声等因素影响下的基因调控网络状态估计问题,本文提出了一种基于集员滤波理论的滤波器设计方案,可实现基因调控网络真实状态的估计。集员滤波理论不需要知道噪声的统计特性,仅要求噪声是未知但有界的就能够估计出包含系统真实状态的上下界。本文主要完成以下研究内容:首先,概述了基因调控网络的主要研究内容,对常用的基因调控网络模型进行了分析,揭示了时滞,参数不确定和噪声的存在对调控过程的影响。同时对集员滤波理论研究现状进行了概述,并介绍了集员滤波的特点。其次,针对理想基因调控网络模型中存在的问题,如未考虑由生化反应缓慢导致的网络时滞,由细胞内部固有扰动与外部环境影响导致的不确定性和由细胞内外固有干扰等现象引起的噪声带来的干扰,建立了含时滞,参数不确定和噪声干扰的离散基因调控网络模型。考虑基因调控网络当中普遍存在的数据丢失现象,基于时滞,参数不确定和噪声干扰的离散基因调控网络模型,结合S-procedure引理、Schur Complements引理和线性矩阵不等式的方法,设计了一种集员滤波器来克服数据丢失对状态估计的影响,并通过递归优化算法对集员滤波器参数进行优化,最后通过数值仿真证明了所提算法的有效性。针对基因调控网络中切实存在而又常常被人们忽略的状态约束现象,在考虑一类含时滞,参数不确定和噪声干扰的离散基因调控网络模型的基础上设计了一种集员滤波器。然后,运用Finsler引理使一个等式约束等价为一个不等式约束,从而使得非约束平面投射到约束平面,得到状态约束下的集员滤波。最后,针对两个基因之间存在的等式约束关系进行数值仿真,证明了所提算法的有效性。最后,总结了本文的研究成果,并指出了基因调控网络未来的研究方向。