10、纳米尺度下细胞和亚细胞追踪的计算与实验方法

纳米尺度下细胞和亚细胞追踪的计算与实验方法

1. 引言

细胞的机械响应在众多细胞过程中起着关键作用,如细胞分化、迁移和基因表达等。细胞时刻承受着各种机械应力,例如内皮细胞表面的血流、心肌细胞的伸缩以及流体流动产生的剪切力。这些机械应力被认为对细胞的生长、运动、分化和黏附有着深远影响。

细胞纳米力学的一个重要目标是理解细胞对化学和物理刺激的纳米力学响应,并利用这些响应来控制细胞行为。研究细胞纳米力学的实验技术包括微吸管抽吸、细胞戳刺、原子力显微镜(AFM)、光镊和光拉伸等。这些技术通过直接测量纳米力学特性,以及借助活细胞显微镜成像观察细胞结构变形,来研究细胞对施加力和应力的响应。

细胞对其所处微环境的机械特性也很敏感。例如,细胞生长的底物刚度(杨氏模量)可以决定干细胞的命运、新肌肉纤维的形成、细胞凋亡的进程以及细胞的黏附、迁移和增殖。细胞对微环境机械特性的许多响应是由细胞对底物施加拉力和推力的能力驱动的,这些细胞力被称为细胞牵引力(CTFs),在很大程度上由细胞的底层结构决定。底物刚度与细胞施加力的大小之间的反馈对细胞行为有着深远影响。因此,测量和量化CTFs具有重要的生物医学意义。

计算细胞图像分析程序可以量化细胞和亚细胞结构的物体、距离、浓度和速度等。许多显微镜技术提供了大量的细胞结构信息,需要通过计算图像处理工具进行定量分析,以提取有价值的信息。这包括对蛋白质和囊泡动力学以及生化信号网络的研究,这些研究可能为细胞中的机械化学转导途径提供未来的见解。

2. 细胞中的纳米结构与细胞纳米力学
2.1 细胞膜

细胞是一个由各种不同部分组成的复杂集合体,各部分和谐协作,维持着相当程度的内部秩序。作为

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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