7、生物系统逻辑推理与概率逻辑编程的探索

生物系统逻辑推理与概率逻辑编程的探索

1. DNA 双链断裂的细胞响应机制

细胞对 DNA 双链断裂(DSB)的响应机制一直是研究的重点。自γH2AX(组蛋白 H2AX 的磷酸化形式)被发现后,ATM 依赖的信号通路才逐渐明晰。该通路中的蛋白质相互作用丰富多样,涵盖了双链断裂信号传导(涉及γH2AX、MDC1、BRCA1 和 MRN 复合物等重要蛋白质)以及检查点机制(涉及 p53、Cdc25s 和 Chk2)。

细胞通过蛋白质相互作用接收信息并传导信号,其过程如下:
1. 信息发现 :传感器蛋白发现信息。
2. 中介招募 :传感器蛋白招募中介蛋白,协助传感器与转换器之间的相互作用。
3. 信号放大 :转换器蛋白通过生化方法(如磷酸化)放大信号。
4. 信号传递 :信号最终传递给效应器,引发重要的细胞过程。

在该通路中,DSB 被 MRN 复合物识别,进而招募处于非活性二聚体形式的 ATM,ATM 自我磷酸化并解离成为活性单体。活性 ATM 会磷酸化许多中介蛋白,如γH2AX、MDC1、BRCA1 或 53BP1。随后,信号由 Chk2、p53(一种非常重要的蛋白质,突变可能导致癌症)或 Cdc25s 等重要蛋白质传导。效应器根据不同情况发挥作用,有些会诱导细胞周期停滞,有些则会诱导细胞凋亡。

2. 生物系统中的扩展性推理

理解基因和代谢网络至关重要,这些网络控制着微生物中重要的细胞过程和重要代谢物的产生。从模式生物建模这些网络,有助于将应用拓展到

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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