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分子系统生物学的数学建模与分析
引用本文:周天寿,唐云. 分子系统生物学的数学建模与分析[J]. 数学建模及其应用, 2017, 6(1): 1-12
作者姓名:周天寿  唐云
作者单位:1. 中山大学数学与计算科学学院,广东广州,510275;2. 清华大学数学科学系,北京,100084
摘    要:本质上,分子系统生物学就是要研究分子水平上的各种层次网络,并整合这些网络信息为系统信息。广泛使用的化学主方程为研究生物分子网络提供了一个建模框架,但应用起来具有局限性;传统的矩封闭方法可以简化生物分子网络的研究,但并没有解决反应物种的联合概率分布的重构问题。本文简单介绍了生物分子网络的数学建模与分析,特别地,对生化反应系统提出二项矩的分析方法,它与传统方法相比具有许多优势,如能够降低计算复杂度、方便联合概率分布的重构,甚至可用于非线性行为的线性逼近等。

关 键 词:生化反应网络  化学主方程  二项矩方法  联合概率分布  生物噪声

Modeling and Analysis of Biomolecular Systems
ZHOU Tianshou,TANG Yun. Modeling and Analysis of Biomolecular Systems[J]. , 2017, 6(1): 1-12
Authors:ZHOU Tianshou  TANG Yun
Abstract:Essentially,Molecular Systems Biology is to study molecular networks at various levels,and to integrate information on these networks to that at the system level.The extensively used chemical master equation provides a modeling framework for a biomolecular network but has limitation in applications.Traditional moment closure approaches may simplify study of biomolecular networks but do not solve the question of how the joint probability distribution of reactive species is reconstructed.This paper will simply introduce methods for modeling and analysis of biomolecular networks,in particular including a binomial moment approach,which has many advantages in contrast to traditional moment methods,e.g.,it can reduce computational complexity,be used to reconstruct the joint probability distribution,and be used to approximate nonlinear behavior although it is linear.
Keywords:biochemical reaction network  chemical master equation  binomial moment approach  joint probability distribution  biological noise
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