光合作用系统中光激发的高效传输与激发态之间相干与纠缠的关系研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61078065
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    35.0万
  • 负责人：
    梁先庭
  • 依托单位：
    宁波大学
  • 学科分类：
    F0512.能源与照明光子学
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

光合作用系统donor与acceptor之间的纠缠以及它们激发态之间的相干叠加是否提高donor与acceptor之间的能量传输效率是一个尚未解开的迷。该问题关系到对光合作用系统能量传输机理的理解，因此与之相关的理论研究是人类学习模仿光合作用系统能量高效利用的重要基础性工作。业已证明，用传统的Forster-Dexter理论很难澄清这一问题。我们近年来的研究表明，利用以激子为基础的量子力学微观模型，借助数值路径积分与激光光谱提供的信息，有望对解决这一问题有所突破。本项目将通过寻找相关的实验报道数据确立有关光合作用系统donor-acceptor能量传输的微观动力学模型，同时通过甄别这些系统的激光光谱信号设计合理的描述环境的热库噪声谱密度函数。在此基础上探讨donor与acceptor之间的纠缠以及其激发态之间的相干性对光合作用系统生色团之间能量传输的影响，为理解光合作用能量传输机理做贡献。

结项摘要

1）用数值路径积分技术，理论上研究了分子间能量传输效率与分子所处环境的关系。首次理论上预言蛋白质环境的non-Markovian效应能够大大提高光合作用系统中分子间的能量传输效率，而相干性主要是延长能量传输的时间。2）创建了一套用量子Langevin方程与段路明连续变量纠缠判据探测量子耗散系统纠缠度的理论方法。并用此方法首次研究了著名的生物分子能量传输的Davydov-Scott模型中amide-I与amide-site之间的纠缠。研究结果显示，常温下amide-I与amide-site之间存在近400飞秒的纠缠时间。3）研究了一些生物类物质在噪声环境下能量传输过程的统计行为。获得生物系统在某些条件下的可能产生弱遍历性破缺。4）发展了数值路径积分计算激子二维高阶非线性激光谱的算法。发展了部分Markovian近似研究激子二维高阶非线性激光谱与级联主方程方法计算激子二维高阶非线性激光谱的算法。并对这些算法进行了比较。同时用这些方法研究了相干等量子效应对一些光合作用系统能量传输的影响。

项目成果

期刊论文数量（11）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Excitation energy transfer: Study with non-Markovian dynamics
激发能量转移：非马尔可夫动力学研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2010
  • 期刊：
    Physical Review E
  • 影响因子：
    2.4
  • 作者：
    Liang; Xian-Ting
  • 通讯作者：
    Xian-Ting
Entanglement detection for bipartite systems with continuous variables in non-Markovian baths
非马尔可夫浴中具有连续变量的二分系统的纠缠检测
  • DOI：
    10.1103/physreva.83.032316
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Physical Review A
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    梁先庭
  • 通讯作者：
    梁先庭
Excitation energy transfer: Study with non-Markovian dynamics
激发能量转移：非马尔可夫动力学研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2010
  • 期刊：
    Physical Review E - Statistical Physics, Plasmas, Fluids, and Related Interdisciplinary Topics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    梁先庭
  • 通讯作者：
    梁先庭
Two-dimensional electronic spectra investigated using hierarchical equation of motion and cumulant expansion
使用层次运动方程和累积量展开研究二维电子能谱
  • DOI：
    10.1080/09500340.2013.771754
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Journal of Modern Optics
  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    Zhang; Pan-Pan;Liu; Zhi-Qiang;Liang; Xian-Ting
  • 通讯作者：
    Xian-Ting
Diffusion described with quantum Langevin equation in tilted periodic potential
倾斜周期势中用量子朗之万方程描述的扩散
  • DOI：
    10.1016/j.physa.2012.06.021
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    梁先庭
  • 通讯作者：
    梁先庭

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  • 期刊：
    Phys. Lett. A
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    梁先庭
  • 通讯作者：
    梁先庭
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  • DOI：
    10.1088/0253-6102/48/5/011
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Commun. Theor. Phys.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    梁先庭
  • 通讯作者：
    梁先庭
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通过雷德菲尔德方程研究双量子点电荷量子位的退相干
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Physica E
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    梁先庭
  • 通讯作者：
    梁先庭
Decoherence and relaxation of a qubit coupled to an Ohmic bath directly and via an intermediate harmonic oscillator
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  • DOI：
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    --
  • 期刊：
    Chem. Phys.lett.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    梁先庭
  • 通讯作者：
    梁先庭
Decoherence and purity of a driven solid-state qubit in Ohmic bath
欧姆浴中驱动固态量子位的退相干和纯度
  • DOI：
    10.1016/j.physe.2007.12.003
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Physica E
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    梁先庭
  • 通讯作者：
    梁先庭

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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