56、生物物理与基因表达建模：从物理力学到细胞过程解析

生物物理与基因表达建模：从物理力学到细胞过程解析

1. 物理与生物模型的关联

物理学通常借助力的概念来描述物体间微观或宏观的相互作用，力体现了粒子（或一组粒子）产生的场对系统中其他物体的作用。BioSpi 表示法契合这一观点，它将物理对自然的描述核心范式总结为通信交换或名称传递的新概念。随机 π - 演算中的通信速率涵盖了系统的所有动态，因为它们包含了粒子间传递力强度的定量信息。BioSpi 模型的主要优势在于 π - 演算能更好地研究动力学、分子和生化细节，它拥有坚实的理论基础和语言结构，这是其他方法所不具备的。

2. 随机 π - 演算在免疫学研究中的应用

使用随机 π - 演算等新语言来描述和模拟自身反应性淋巴细胞在靶器官中的迁移，有助于我们更好地理解活体动物自身免疫炎症期间淋巴细胞募集的复杂动态。这一方法可能是未来对炎症性脑静脉中淋巴细胞行为进行预测研究的重要一步。随机演算因此可能为自身免疫疾病发病机制中关键现象的模拟开辟新视角，不仅能增进我们的认知，还能更好地控制自身免疫攻击。

3. 基因表达与细胞过程建模的背景

当前的 DNA 微阵列技术使科学家能够在基因组水平上监测基因表达。尽管微阵列数据并非细胞过程（或信号转导途径）活动的直接测量值，但它们为推断细胞过程的状态以及在系统层面研究基因表达控制机制提供了机会。当细胞处于不同条件下时，控制基因表达的过程状态会相应改变，从而导致不同的基因表达模式。系统生物学家的一项重要任务是根据观察到的表达模式，识别控制基因表达的细胞过程并推断其在特定条件下的状态。

为了识别细胞过程，人们采用了不同的方法，将观察到的微阵列数据分解为不同的成分，例如：
- 奇异值