36、体外KaiABC时钟数学建模与模拟的见解

体外KaiABC时钟数学建模与模拟的见解

1. 引言

数学建模为深入理解体外蓝藻KaiABC时钟的功能提供了重要视角。自2009年首次对相关建模进行概述以来,众多研究团队不断推进该领域的发展。近期的一些数学模型,如Paijmans等人(2017)的工作,全面考虑了CI和CII结构域特定的ATP - ADP动态与磷酸化形式转变的耦合,同时还考虑了六聚体的异质性和变构状态转换。而作者参与的Mori等人(2018)的模型,则研究了磷酸化形式依赖的差异亲和力(PDDA)的潜在作用,即随着六聚体磷酸化程度的增加,KaiA的结合能力降低。

数学建模在生物学研究中虽有时会受到实验人员的质疑,但对于解释生化子系统的复杂动态而言,它比简单的卡通描述或口头解释更具说服力。KaiABC系统的数学模型涵盖了从现象学的简化模型到复杂精细的模型,这些模型考虑了分子相互作用的组合排列状态空间,并结合了实验对系统不同方面动态的约束。

数学模型和模拟的核心作用之一是弥合自然快速分子动力学时间尺度与昼夜节律时间尺度之间的巨大差距。例如,即使进行基于第一原理的非相对论量子模拟,也只能提供纳秒级的构象变化信息,而这与昼夜节律周期(约24小时)相差约14个数量级。通过数学模型,有望为满足昼夜节律振荡器定义特征(能够在无外部输入的情况下自我维持振荡、可被外部信号同步且能补偿温度或其他外部扰动)的各种振荡机制提供合理依据。

此外,KaiABC时钟是目前已知唯一可以在细胞外由简单成分重构的昼夜节律时钟,因此有大量的数学建模和实验/理论结合的论文对其进行了定量研究。在最初发现体外KaiABC振荡器的两年内,群体磷酸化形式循环就得到了阐明,并且Rust等人(2007)发表了相对简单且受实验约束的磷酸化形式时钟动

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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