多层布尔网络的动力学行为分析及可控性研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61402267
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0214.新型计算及其应用基础
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

As the interdisciplinary field of biology, information science and physics, bio-molecular networks have made rapid progress in recent years. With the development of integration level in biological research, the traditional network models aren’t suitable for the further research scenarios. Combined with the studies of multiplex networks, we are to construct the Boolean multiplex networks (BMNs) and to investigate the dynamics and controllability of systems. The following research work will be carried out. 1)The number, size and distribution of attractors with their basins are studied; the analytical formula and the algorithms to get all of the attractors and basins in state space are designed. 2)Considering the perturbations from the external and internal environments of biological systems, the robustness of BMNs is to be studied. Based on the constructed models, the impact of individual node on network is evaluated. 3)The controllability of BMNs with different types of controls is analytically discussed by revealing the necessary and sufficient conditions of the reachable sets. Furthermore, the formula are shown to calculate the reachable sets and the control sequences which lead controlled system to specified target states with maximum probability. The corresponding numerical simulations are implemented to demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed results. This project would contribute to the follow-up studies in the research fields of biological networks and biological controls.
作为生物、信息及物理多学科交叉领域,生物分子网络的研究近年得到快速发展。伴随生物研究整合层次的提高,用于分析独立系统的单层网络模型逐渐失去一般性。本项目结合多层复杂网络理论,利用布尔网络作为生物网络的抽象工具,构建多层网络架构的动力模型,对其动力学行为的一般规律及生物控制的基础性问题进行研究。内容包括:系统吸引子数目及长度、吸引域的大小以及空间分布,给出相应的计算方法和判定条件,分析系统拓扑结构和动力学行为之间关系;构建含有内部扰动、外部噪声模型,评估节点受到干扰所产生破坏的传播能力,分析多层网络中不同位置节点与系统鲁棒性的关系;研究具有外部输入控制的系统可控性,给出其判定条件、可达状态集合以及最大概率到达指定状态所需控制序列的计算方法。并借助计算机仿真,使用随机网络和真实生物网络布尔模型对上述理论结果进行验证。本项目的研究有助于对多层架构生物网络以及生物控制等领域的后续工作提供理论支持。

结项摘要

本项目在考虑系统内部扰动和外部噪声等因素下,构建多层网络拓扑架构的布尔(多值)网络动力模型,对其动力学行为的一般规律及控制相关的基础性问题进行研究。具体工作包括:利用随机外部输入模拟环境噪声和利用系统时滞模拟生物内部扰动,分别对布尔网络的可控性问题进行讨论,给出了网络架构下吸引子数目及长度、吸引域的大小以及空间分布等动力学行为的解析形式,并提出了相应的计算方法和判定条件,完成对系统拓扑结构和动力学行为之间关系进行定量和定性讨论;构建多层网络模型来表达复杂的生物体结构,利用演化博弈理论模拟生物进化过程中合作与竞争,对复杂系统长期进化的动力学过程进行讨论。其中,研究了在多层网络模型下,具有记忆能力的Agent演化博弈的动力学行为,并通过调节网络间耦合程度,对群体间演化博弈的自组织涌现行为进行了讨论;分别基于单层和多层网络模型,研究了在资源和策略协演化条件下,资源分布对空间博弈模型动力学行为的影响;并将模型由二值策略扩展至三值策略,发现了多层网络系统中涌现出的混沌等复杂丰富的动力学现象。本项目的研究结果为多层布尔网络模型的动力学分析和控制,以及空间演化博弈等领域的后续研究工作提供了理论支持。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Controllability of Boolean control networks under asynchronous stochastic update with time delay
时滞异步随机更新下布尔控制网络的可控性
  • DOI:
    10.1177/1077546314528022
  • 发表时间:
    2016-01
  • 期刊:
    Journal of Vibration and Control
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Chao Luo;Hong Liu
  • 通讯作者:
    Hong Liu
A one-time pad color image cryptosystem based on SHA-3 and multiple chaotic systems
一种基于SHA-3和多重混沌系统的一次性密码本彩色图像密码系统
  • DOI:
    10.1016/j.optlaseng.2017.11.009
  • 发表时间:
    2018-04
  • 期刊:
    Optics and Lasers in Engineering
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Wang Xingyuan;Wang Siwei;Zhang Yingqian;Luo Chao
  • 通讯作者:
    Luo Chao
Coevolving allocation of resources and cooperation in spatial evolutionary games
空间演化博弈中的资源协同配置与合作
  • DOI:
    10.1016/j.amc.2017.05.009
  • 发表时间:
    2017-10
  • 期刊:
    APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Luo Chao;Jiang Zhipeng
  • 通讯作者:
    Jiang Zhipeng
Hybrid Delayed Synchronizations of Complex Chaotic Systems in Modulus-Phase Spaces and Its Application
模相空间复杂混沌系统的混合时滞同步及其应用
  • DOI:
    10.1115/1.4031956
  • 发表时间:
    2016-07
  • 期刊:
    JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND NONLINEAR DYNAMICS
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Chao Luo
  • 通讯作者:
    Chao Luo
Effect of self-organized interdependence between populations on the evolution of cooperation
种群间自组织相互依赖对合作演化的影响
  • DOI:
    10.1016/j.cnsns.2016.05.009
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Luo Chao;Zhang Xiaolin
  • 通讯作者:
    Zhang Xiaolin

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  • 通讯作者:
    骆超

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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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