化学反应随机动力学的建模及数值方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11171009
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    35.0万
  • 负责人：
    李铁军
  • 依托单位：
    北京大学
  • 学科分类：
    A0504.微分方程数值解
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

化学反应的数学建模和计算研究在化学、化工和生物学领域有着重要的研究意义。在现代计算生物学中以化学反应随机动力学进行建模及数值模拟已经成为基本的研究手段。我们将基于已取得的对该领域有重要研究和应用前景的tau-leaping方法的深刻认识，进一步推进各种随机模拟算法和tau-leaping方法的深入系统研究。具体研究问题包括杂交多尺度算法的分析与计算，裂殖酵母的细胞周期调控的建模与计算研究，高阶tau-leaping方法的构造与分析，时滞过程的模型与算法构造，复杂网络分区算法在化学反应网络中的扩展等。本项目强调与实验研究的紧密结合与互动。从数学的角度更加系统的研究这些问题将有助于推进细胞生物学中的化学反应随机动力学的发展，期待通过应用与计算数学的参与明晰实际采用算法的正确性，与实际应用的合作将丰富应用数学本身的发展。

结项摘要

基因表达过程由于内蕴噪声的影响会出现稀有事件，这可通过数学上的大偏差理论进行研究，化学反应的经典理论通常基于大体积极限。在一类典型的带正反馈的基因表达过程中，由于DNA状态的快速切换，大体积假设不成立。对此体系我们建立了严格的两尺度大偏差理论，并发现此极限下经典理论的扩散逼近中漂移和扩散项之间对应关系的丧失。这一结果超越了以往物理学家通过WKB渐近分析得到哈密尔顿量的技术，并丰富了经典的化学反应动力学理论。我们还提出基于大偏差中的拟势概念刻划生物体系的能量景观并成功应用至裂殖酵母细胞周期过程的简化三节点模型中，发现在不同外界营养和信号的条件下，拟势函数自适应的呈现出不同构型并富有鲜明的生物学意义。所得结果深化了我们对于化学反应随机动力学的认识，并可应用于其他体系。

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Energy landscape reveals that the budding yeast cell cycle is a robust and adaptive multi-stage process.
能源景观揭示出芽酵母细胞周期是一个稳健且适应性强的多阶段过程
  • DOI：
    10.1371/journal.pcbi.1004156
  • 发表时间：
    2015-03
  • 期刊：
    PLoS computational biology
  • 影响因子：
    4.3
  • 作者：
    Lv C;Li X;Li F;Li T
  • 通讯作者：
    Li T
Marcus canonical integral for non-Gaussian processes and its compution: Pathwise simulation and tau-leaping algorithm
非高斯过程的 Marcus 正则积分及其计算：路径模拟和 tau 跳跃算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Journal of Chemical Physics
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Bin Min;Bin Min;Zhiming Wang;Zhiming Wang
  • 通讯作者：
    Zhiming Wang
Transport in weak dynamic disorder: A unified theory
弱动态无序中的传输：统一理论
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Physical Review E - Statistical Physics, Plasmas, Fluids, and Related Interdisciplinary Topics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Bin Min;Bin Min;Tiejun Li;Tiejun Li
  • 通讯作者：
    Tiejun Li
Subdiffusive spreading of a Bose-Einstein condensate in random potentials
玻色-爱因斯坦凝聚体在随机势中的次扩散扩散
  • DOI：
    10.1103/physreva.86.053612
  • 发表时间：
    2012-11
  • 期刊：
    Physical Review A
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Bin Min;Tiejun Li;M. Rosenkrantz;Weizhu Bao
  • 通讯作者：
    Weizhu Bao
Adiabatic elimination for systems with inertia driven by compound Poisson colored noise
复合泊松有色噪声驱动的惯性系统的绝热消除
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Physical Review E - Statistical Physics, Plasmas, Fluids, and Related Interdisciplinary Topics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Bin Min;Bin Min;Zhiming Wang;Zhiming Wang
  • 通讯作者：
    Zhiming Wang

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  • 通讯作者：
    JIANG Ming-dong
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  • 期刊：
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  • 作者：
    李铁军;梅洪元
  • 通讯作者：
    梅洪元

其他文献

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李铁军的其他基金

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    2017
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  • 批准号：
    11126361
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    面上项目

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AI项目解读示例

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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