15、双稳态遗传开关中资源分配决定细胞命运

双稳态遗传开关中资源分配决定细胞命运

1. 引言

活细胞需要持续供应某些资源来维持基因表达过程。基因表达所需的细胞资源(如核糖体和RNA聚合酶)的有限可用性,会显著改变系统动态。像结合速率的变化或所招募资源效率的变化等因素,有可能影响细胞命运决定等关键动态现象。

蛋白质的产生主要通过转录和翻译两个步骤,这其中包含了多个中间过程。为了理解细胞决策等复杂的细胞过程,或者在细胞内操作合成电路,对细胞或合成基因调控动态进行详细的数学研究至关重要。然而,细胞系统内部的极端非线性以及各过程之间的耦合性质,使得理解这些动态变得极为困难。

一些反复出现的遗传模式(即基序)在生物体中执行特定任务。基因开关是研究最为广泛的生物基序之一,其中两个基因(如lacI和tetR)相互抑制对方的表达。其动态通常从鞍结分岔的角度进行研究,系统会从单稳态转变为双稳态,再回到单稳态。在某些特定对称条件下,也会发生叉形分岔,单稳态区域在分岔点转变为双稳态区域并保持下去。双稳态为生物系统引入了一定的不可逆性,在细胞命运分化和决策中,基因开关基序被视为经典电路。

目前已经提出了多种控制基因开关的方法,如实时反馈控制、自动调节、噪声以及添加可扩散分子等。近年来的研究表明,蛋白质生产过程中细胞成分的有限可用性可以作为细胞动态中的一个强大参数。

在蛋白质生产的中间步骤中,基因从细胞中收集资源以完成表达。核糖体是翻译过程中最重要的资源,但不同细胞中游离核糖体的数量差异很大。例如,胰腺细胞含有大量核糖体,而光滑内质网表面没有核糖体,不参与蛋白质生产。核糖体的有限可用性会显著影响细胞动态,在高蛋白质活性或对合成构建体有较大资源需求时,会引发资源竞争。不仅是核糖体,RNA聚合酶、基因拷贝数、降解

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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