6、细胞信号通路建模:从模型整合到钙信号模拟

细胞信号通路与钙信号建模

细胞信号通路建模:从模型整合到钙信号模拟

1. 模型整合

1.1 理想的通路模型库

理想情况下,设计良好的通路模型库应具有即插即用的特性,就像绘制方块图一样,能够将各个通路模块连接起来。为实现这一目标,通路间的相互作用应融入通路模型本身,而非在组合模拟组装完成后再添加。这种原则使参数化过程相对独立于通路的后续使用,也避免了通过一起调整所有参数来构建系统的涌现特性。

1.2 通路间相互作用的常见模式

通路间相互作用主要有三种常见模式,具体如下:
| 相互作用模式 | 特点 | 实现难度 |
| — | — | — |
| 第二信使 | 例如,15 种左右的腺苷酸环化酶产生的 cAMP(或通过移液器添加的 cAMP)都会以相同方式激活 PKA,实现较为简单 | 低 |
| 多聚体形成或解离 | 如 Ca4.CaM 与 CaMKII 的结合,或 G 蛋白的解离。多聚体的所有成分可能会以底物特异性的方式发生活性修饰,且参与的蛋白质可能存在多种亚型,详细数据获取和亚型排列组合纳入库中较困难 | 中 |
| 共价修饰 | 如磷酸化,酶 - 底物相互作用通常具有高度特异性,存在亚型排列问题,共价相互作用多为调节性而非开关式,且调节效果通常适用于酶的特定活性状态,涉及的参数可能比通路本身更多 | 高 |

1.3 模型整合的妥协方案

目前,将单个通路模型转换为网络的模型整合距离理想的即插即用情况仍有很大差距,当前模型可能需在模块化库方法和完全无限制的参数调整之间做出以下妥协:
1. 将紧密耦合的通路作为一个单元 :例如 MAPK

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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