第七讲网络演化动力学
复杂网络的演化动力学及网络上的动力学过程研究
复杂网络演化动力学
复杂网络演化动力学
复杂网络的演化是一个包含多种相互作用和动态过程的系统工程。在网络演 化的过程中，节点和边的动态变化会导致网络结构和功能的改变。典型的网络演 化动力学包括自组织、相变和混沌等现象。
复杂网络演化动力学
自组织是指网络在演化过程中，通过局部相互作用和自适应机制，形成具有 特定结构和功能整体的过程。在复杂网络中，自组织往往导致网络出现层次结构 和模块化等特征。相变则是指网络在演化过程中，由于外部环境变化或内部相互 作用改变，网络结构和功能突然发生剧变的现象。而混沌则是指网络演化过程中 的不可预测性和敏感依赖性。
内容摘要
复杂网络，由许多节点和连接这些节点的边构成，在各种科学领域中都有广 泛的应用。从生物学中的神经网络到社交网络，从互联网到电力网络，复杂网络 的身影无处不在。而在这些网络中，各种动力学过程也在悄然进行。本次演示将 探讨几种复杂网络上的动力学过程的研究进展。
一、传播动力学
一、传播动力学
在复杂网络中，信息的传播是一个重要的动力学过程。从疾病病毒的传播到 谣言的扩散，从知识的学习到观点的形成，信息的传播都是在网络中进行的。研 究这种传播过程，需要对网络的拓扑结构和传播机制有深入的理解。一种常用的 方法是使用传染病模型，如 SIR模型，通过模拟疾病在人群中的传播，来预测和 控制疾病的扩散。
未来研究方向
此外，随着大数据和计算能力的不断提升，未来的研究也可以更加深入地探 讨复杂网络结构和动态演化过程对合作演化和博弈动力学的影响。
结论
结论
复杂网络上的合作演化和博弈动力学研究在理解自然、社会和技术系统中的 合作行为方面具有重要的理论和实践价值。本次演示介绍了该领域的研究现状、 主要方法、实验结果以及未来研究方向。通过深入探讨复杂网络背景下的合作演 化和博弈动力学问题，我们可以更好地理解系统中各要素之间的相互作用和演化 过程，并为解决现实问题提供有益的启示。
网络动力学
d (t ) (t ) k (t )[1 (t )] dt
式中，ρ 为感染个体的稳态密度。可以解得，均匀网络流行 病传播的阈值为： 1
c
k
而且满足
0 c
其他模型 SI 模型用于描述那些染病后不可能治愈的疾病，或对于突 然爆发尚缺乏有效控制的流行病，如黑死病及非典型肺炎。 也就是说，在 SI 模型中，个体一旦被感染就会永久处于感 染状态。 SIRS模型适合于描述免疫期有限或者说免疫能力有限的疾 病。与SIR模型不同的是，在SIRS模型中，处于移除状态的 个体(治愈后具有免疫力)还会以概率γ 失去免疫力。 SEIR模型适合于描述具有潜伏态的疾病，如季节性感冒。 与SIR模型不同，易感个体与感染个体接触后先以一定概率 α 变为潜伏态(E)，然后再以一定概率β变为感染态。
1． 基于SIS模型的情形 均匀网络中每个节点的度近似等于网络的平均度，即k≈＜ k＞。 对于SIS模型来说，在每一个时间步，如果网络中易感个体 至少和一个感染个体相连，则它被感染的概率为 α ；同时， 感染个体被治愈变为易感个体的概率为β。 为了便于研究，这里对 SIS 模型作了两个假设： (1) 均匀混 合假设：有效传染率λ 与系统中处于感染状态的个体的密度 ρ (t)成正比，即α 和β 都是常数。(2)假设病毒的时间尺度远 远小于个体的生命周期，从而不考虑个体的出生和自然死 亡。令有效传染率(或叫有效传播率)λ ＝α ／β ，它是一个非 常重要的参量。
2 k k k
利用上式，容易求得Θ (λ )，再代入(*)式可以解得ρ k。最终 的感染个体稳态密度ρ 则可由下式估算： 另外，由自治方程可得：1
基于复杂网络的合作演化动力学研究
基于复杂网络的合作演化动力学研究复杂网络是指具有复杂结构和复杂功能的网络系统。
合作演化动力学研究是以复杂网络为基础，探索合作现象如何在网络中形成、传播和演化的学科领域。
本文将从合作演化动力学的基本概念、模型和方法、影响因素及应用等方面进行综述。
在合作演化动力学研究中，影响合作演化过程的因素有很多。
其中最重要的因素之一是网络结构。
网络结构对合作演化的影响体现在两个方面：一是网络结构对合作传播和演化的速度和程度的影响，例如网络中的距离和聚集程度等因素会影响合作信息的传播；二是网络结构对合作演化策略的影响，例如网络中的节点度数分布和聚集系数会影响个体选择合作的倾向。
另外，个体的行为策略、个体的属性和环境因素等也会影响合作演化过程。
合作演化动力学的研究有广泛的应用价值。
一方面，合作演化动力学研究可以为社会、经济和生态系统中的合作问题提供科学依据和决策支持。
例如在社会治理中，合作演化动力学研究可以帮助政策制定者设计合理的政策和机制，促进社会的和谐发展；在经济领域，合作演化动力学研究可以帮助企业和个人制定和调整合作策略，提高经济效益；在生态保护中，合作演化动力学研究可以帮助科学家和决策者了解生态系统中物种合作行为的演化规律，从而采取相应的保护措施。
另一方面，合作演化动力学的研究也可以为人类社会的发展和进步提供启示。
通过研究合作演化动力学的规律和机制，我们可以了解合作在人类社会中的重要作用，并且可以提出促进合作发展的方法和策略。
这对于构建和谐、和平的社会、实现可持续发展具有重要意义。
总之，基于复杂网络的合作演化动力学研究是一个重要的学科领域，它通过研究合作在网络中的形成、传播和演化的过程和规律，为社会、经济和生态系统中的合作问题提供科学依据和决策支持，同时也为人类社会的发展和进步提供启示。
希望本文的综述可以为相关领域的研究者提供参考和启发。
社会群体网络的结构演化与动力学行为研究
社会群体网络的结构演化与动力学行为研究随着互联网的快速发展，社会群体网络作为一个新的社会交流和互动平台，对于人们的生活和社会结构产生了深远的影响。
社会群体网络的结构演化和动力学行为研究成为了近年来社会科学研究的一个重要领域。
本文将探讨社会群体网络的结构演化和动力学行为，并分析其对社会的影响。
首先，社会群体网络的结构演化是指网络连接和组织结构随时间变化的过程。
社会群体网络的结构演化有两个方面的变化，即网络连接的变化和节点的社会关系变化。
网络连接的变化包括网络的创建、断裂、扩张和收缩等过程。
节点的社会关系变化则包括社会关系的建立、加强、疏远和消失等过程。
社会群体网络的结构演化可以通过社会网络分析方法来进行研究，如节点度中心性、介数中心性和聚类系数等指标可以用来测度网络的连接和节点之间的关系，从而揭示网络结构的演化规律。
其次，社会群体网络的动力学行为研究是指网络中个体之间相互作用和行为的研究。
社会群体网络的动力学行为是由网络结构和个体特征共同决定的。
网络结构对个体行为的影响主要体现在信息传播和集体行为方面。
信息传播是社会群体网络中的一个基本过程，网络的结构将决定信息的传播速度和范围。
集体行为是指网络中的个体通过相互协作和合作产生的一种集体效应。
网络中的结构将影响集体行为的形成和演化。
个体特征是指网络中每个个体的属性和特点。
个体特征将决定个体之间的联系和相互作用，进而影响网络的动力学行为。
社会群体网络的结构演化和动力学行为对社会产生了重要的影响。
首先，社会群体网络的结构演化和动力学行为为人们提供了更加便捷的社交和交流方式。
通过社会群体网络，人们可以随时随地与朋友、家人和同事保持联系，分享信息和资源，促进了社会交流和合作。
其次，社会群体网络的结构演化和动力学行为对于社交媒体平台的设计和优化具有重要意义。
了解网络结构和动力学行为的规律，可以帮助社交媒体平台提供更好的用户体验和服务，提高用户满意度和忠诚度。
最后，社会群体网络的结构演化和动力学行为对于社会问题的解决具有重要价值。
复杂网络的演化动力学及网络上的动力学过程研究共3篇
复杂网络的演化动力学及网络上的动力学过程研究共3篇复杂网络的演化动力学及网络上的动力学过程研究1随着互联网和社交媒体的普及，人们之间的联系方式发生了很大变化，传统上的人际网络由星形结构变成了更为复杂的图形。
这些复杂网络的出现引起了人们广泛关注，对其演化动力学及网络上的动力学过程的研究也如火如荼展开。
复杂网络是由大量节点和相互之间形成复杂联系的边组成的。
这种网络可以是互联网、社交网络，也可以是神经网络等。
复杂网络的研究有两个方面，一是探索网络结构的特性，二是研究网络过程的动力学规律。
在这些研究中，研究者通常会从复杂网络结构的特性和网络过程的动力学两个角度入手。
首先，网络结构的特性是复杂网络研究的重要方面。
网络结构中的节点和边所组成的图像可以反映网络的结构特性，诸如节点的度分布、聚类系数、熵等网络结构参数。
其中，节点的度分布是指一个节点在网络中有多少个相邻节点，聚类系数是指某个节点的邻居之间的相互连接程度，熵则是指网络中信息的不确定性。
这些参数可以帮助我们更好地了解网络的结构，并为后续的研究提供基础。
其次，网络动力学过程的研究则是探索网络演化的重要方面。
网络过程的动力学规律是指网络在时间上的演变规律。
这包括节点和边的添加、删除、转移和休眠等。
此外，网络上的动力学过程还包括节点的繁殖和死亡、信息的传播、群体的演化等。
通过研究这些动力学过程，可以更好地理解网络的演化规律。
复杂网络的演化动力学及网络上的动力学过程研究在许多领域具有重要意义。
其中，社交网络研究是一个典型的例子。
社交网络的演化动力学与传统的物理学和生物学等领域有很大不同，社交网络的动力学过程非常快速且具有高度的不确定性。
另外，网络的演化过程还存在许多奇特的现象，例如“小世界现象”和“无标度网络现象”等。
综上所述，复杂网络的演化动力学以及网络上的动力学过程研究是一个复杂而又有趣的领域。
未来的研究人员应该更加重视这一领域的研究，采用不同的技术和方法来探索复杂网络的特性、结构和动力学过程。
复杂网络的模型构建及动力学分析
复杂网络的模型构建及动力学分析在如今的信息时代，网络已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
网络的爆炸式增长导致了网络的复杂性大大增加，同时也加速了复杂网络领域的研究。
复杂网络的模型构建及动力学分析是研究复杂网络的重要方法，它能够帮助我们更全面地理解复杂网络的内在规律和运作方式。
一、复杂网络的模型构建复杂网络的模型构建是研究复杂网络的基础。
目前，已经有了多种复杂网络模型，其中较为典型的有随机网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型。
1.随机网络模型随机网络模型是最早研究的一种复杂网络模型，也是最为简单的一种。
在随机网络模型中，节点按照一定的规则连接起来，但连接规则是基于随机性的，每个节点的度数是随机的。
随机网络模型的构建模型比较简单，但由于随机网络模型缺乏复杂网络的实际特征，这种模型在实际应用中的局限性较大。
2.小世界网络模型小世界网络模型是在随机网络模型的基础上进行改良得到的。
小世界网络模型中，节点之间存在较多的局部联系，同时又能够迅速地传递信息。
小世界网络模型有很好的实际表现，比如社交网络中的“六度分隔”现象以及许多其他的网络现象。
3.无标度网络模型无标度网络模型是以上两种模型的综合，是一种更细致、更全面的复杂网络模型，它既包括了随机网络模型的随机性，也包括了小世界网络模型的局部联系。
无标度网络模型在实际应用中表现出非常好的性能，已经成为了很多领域的重要研究对象。
二、动力学分析动力学分析是掌握复杂网络的关键。
动力学分析主要研究复杂网络中的节点之间的相互作用与演化过程，并通过动力学模型和数学方法来描述和分析这些变化。
动力学分析在研究复杂网络动态行为的过程中起着重要的作用。
1.节点的演化在复杂网络中，节点的演化是一个非常复杂的过程，节点可能随时间而变化。
通过动力学分析，我们可以研究节点之间的作用，进一步了解节点演化的规律和背后的机理。
2.网络的结构演化在复杂网络中，网络的结构也不断发生变化。
通过动力学分析，我们可以研究网络的结构演化机理，掌握复杂网络中节点之间的联系，以及网络结构变化对复杂网络效能的影响。
复杂网络中的动力学过程与演化模型的建模与分析
复杂网络中的动力学过程与演化模型的建模与分析复杂网络是由大量节点和节点之间的相互连接构成的网络结构，它在许多领域具有广泛的应用，如社交网络、生物网络、电力网络等。
复杂网络的动力学过程研究了网络中节点状态随时间的变化规律，演化模型则是对复杂网络结构和节点状态的演化进行建模和分析。
在复杂网络中，节点可能呈现出多种状态，例如激活和非激活状态，节点之间的连接关系也可能随时间发生变化。
动力学过程的目标是揭示节点状态的演化规律，分析节点之间相互影响的机制，并预测网络的行为和性质。
为了达到这些目标，研究者提出了各种动力学模型和方法。
首先，传统的动力学模型之一是SIR模型，该模型用于描述流行病在社交网络中的传播过程。
在SIR模型中，网络的节点可以分为易感染者（Susceptible）、感染者（Infected）和康复者（Recovered），节点之间通过连接进行信息传播。
该模型通过一组微分方程来描述节点状态之间的转换过程，进而叙述整个网络中的传播动力学过程。
而在现实生活中，许多网络中的动力学过程并不仅局限于传播行为，还涉及到节点的决策、节点的适应性等方面。
因此，研究者提出的演化模型在网络动力学研究中起着重要的作用。
其中，代表性的模型之一是复制动力学模型（Replication Dynamics Model）。
该模型以生物中DNA复制的过程为基础，描述了网络节点在适应性选择下的演化过程。
复制动力学模型利用节点之间的相互作用关系，模拟节点状态的变化，并得出节点的最优策略。
此外，在复杂网络的动力学过程和演化模型中，还可以运用其他的方法和模型，如随机漫步模型、异质性影响模型等。
随机漫步模型运用节点间的随机移动过程来描述动力学过程的转化，可以用于研究节点之间的信息传播和行为扩散。
而异质性影响模型则考虑到节点的异质性和自身的适应性，对动力学过程和演化模型进行改进和拓展，以更好地解释实际问题。
在建模和分析复杂网络的动力学过程和演化模型时，数学和计算方法也起着关键的作用。
网络拓扑结构的演化与动力学分析
网络拓扑结构的演化与动力学分析随着互联网的快速普及和发展，网络拓扑结构也开始经历着不断的演化和变化。
从最初的星型拓扑到目前的多层次网络结构，网络拓扑结构的演化与动力学分析成为了一个重要的研究领域。
一、网络拓扑结构的演化网络拓扑结构的演化是指网络节点和连接的不断变化过程。
这种变化可以是人为的，也可以是自然发生的。
1.人为演化人为演化是指网络管理员根据网络的需求进行的节点添加、节点删除和连接调整。
比如，在一个企业内部网络中，如果企业扩大了规模，需要增加更多的设备，那么网络管理员就需要添加新节点和连接，以满足网络的需求。
同时，如果某些节点的使用率很低，或者某些连接出现故障，网络管理员也需要进行删除和调整。
2.自然演化自然演化是指网络结构随时间推移而发生的变化。
这种变化可以是由于节点的故障导致的，也可以是由于节点的移动导致的。
比如，在一个城市中，如果一些节点（比如移动设备）频繁地在不同的区域之间移动，那么网络拓扑结构也会随之发生改变。
此外，如果某些节点故障或者失效，网络也需要进行相应的调整，以保证网络的正常运行。
二、网络拓扑结构的动力学分析网络拓扑结构的动力学分析是指研究网络结构发展的过程。
通过对网络结构以及节点和连接的变化进行建模和分析，可以更好地理解网络的演化过程，并预测未来的变化趋势，以便网络管理员进行相应的调整和管理。
1.动力学模型动力学模型是一种描述网络演化过程的数学模型。
这种模型通常基于图论和统计物理学理论，将网络结构视为由节点和连接组成的图形，并根据节点和连接的动态变化规律，对网络演化过程进行模拟。
常见的网络演化模型包括：（1）Watts-Strogatz小世界模型。
这种模型基于一个规则网络，在保持整体连通性的前提下，随机重新连接一些节点，以提高网络的短路径和均匀度。
（2）Barabási-Albert无标度网络模型。
这种模型依据“富者愈富”的原则，认为节点的度数与其网络中的连接数量成正比。
复杂网络上的演化博弈与合作演化动力学研究
复杂网络上的演化博弈与合作演化动力学研究复杂网络上的演化博弈与合作演化动力学研究随着社会网络和信息技术的迅速发展，人们之间的互动和合作呈现出新的特点，引起了学者们的极大关注。
复杂网络模型为研究人类社会行为提供了新的视角，其中的演化博弈与合作演化动力学成为一个重要研究领域。
本文将探讨复杂网络上的演化博弈与合作演化动力学的研究进展，并对其应用前景进行展望。
复杂网络的头脑复杂网络作为描述社会网络的数学工具，可以将现实世界中各种关系用图的形式表示。
在复杂网络中，每个节点代表一个个体或者单位，边表示它们之间的关联。
复杂网络可以是无标度网络、小世界网络或者随机网络等形式，不同的网络模型对应不同的现实情境。
演化博弈是研究人类社会行为的一种方法，它考察个体在特定环境下的决策和行动。
博弈论中的囚徒困境、合作博弈和纳什均衡等概念为我们理解合作与竞争的行为提供了基础。
而复杂网络上的演化博弈将个体的决策与网络结构相结合，以探究网络中的合作和演化动力学。
合作与策略的演化在复杂网络上进行演化博弈时，个体的策略选择是基于自身利益最大化的原则。
合作与竞争作为两种基本策略，相互影响并产生博弈结果。
例如，在囚徒困境中，个体可以选择合作（互相选择沉默）或背叛（互相选择出卖），各自的收益将会受到合作伙伴的策略选择影响。
合作的演化动力学通常会受到多个因素的影响，其中包括个体的决策策略、网络结构和博弈结果。
个体的决策策略可以是确定性的，也可以是基于某种概率的随机策略。
网络结构会影响个体之间的相互影响和信息传播，从而对合作演化产生影响。
博弈结果则会影响个体对合作的认同和行为选择。
复杂网络上的合作演化动力学模型可以通过演化方程、动态游戏和机制设计等方法进行研究。
其中，演化方程是描述演化博弈的数学工具，可以通过计算各种策略占比的变化来推断合作演化的情况。
动态游戏则可以描述演化参与者之间的策略变化和收益选择。
机制设计可以通过调整网络结构、激励机制和学习规则等方式来促进合作演化。
两类典型的网络演化博弈的动力学研究的开题报告
两类典型的网络演化博弈的动力学研究的开题报告一、题目网络演化博弈的动力学研究二、背景随着互联网的兴起与发展，网络博弈逐渐成为人们娱乐和交流的重要方式。
同时，网络社交媒体也成为了人们沟通和信息传播的重要场所。
因此，研究网络博弈的动力学规律对于了解人类行为和社会交互具有重要意义。
网络演化博弈是一种基于演化原理和博弈理论的研究方法。
在网络演化博弈中，网络结构会随着个体之间的互动而演化，这对于研究网络博弈中博弈结果、动力学如何变化等方面具有一定的意义。
本文将着重研究两类典型的网络演化博弈：囚徒困境游戏和合作博弈。
通过分析网络演化博弈中的动力学规律，为进一步研究网络博弈提供参考和借鉴。
三、研究内容1.囚徒困境游戏的动力学规律研究囚徒困境游戏是一种典型的博弈论模型，同时也是网络博弈研究中最为常见的博弈模型之一。
在囚徒困境游戏中，两名囚徒分别作出合作和背叛的选择，博弈结果有利有弊。
本文将研究在网络演化博弈中，囚徒困境游戏的动力学规律如何变化。
并通过模拟实验，探究网络结构对于囚徒困境游戏博弈结果的影响。
2.合作博弈的动力学规律研究合作博弈是一种多人博弈模型，要求博弈参与者之间要实现协作。
在网络演化博弈中，合作博弈的博弈结果取决于网络结构和参与者之间的互动。
本文将研究在网络演化博弈中，合作博弈中参与者的策略演化规律及与网络结构的关系。
并通过文献调研和模拟实验，探究不同网络结构下合作博弈的动力学演化规律。
四、研究方法本文将采用理论分析、计算模拟和实验研究相结合的方法，制定相应的策略，用MATLAB等工具进行数值模拟。
五、预期成果完成对囚徒困境游戏和合作博弈在网络演化博弈中的动力学研究，探究不同网络结构对博弈结果的影响和相互影响关系。
为进一步研究网络博弈提供参考和借鉴。
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离散模型
适用条件:细胞调控过程中,蛋白质的作用常常 处于激活或者未活化两种状态,类似于开关 的开启和关闭状态. 常用方法:布尔网络模型 优点 缺点
2.1 a 海胆endo16基因调控序列的蛋白质DNA相互作用图谱
2.1 b 模块A和模块B之间的调控逻辑模型
图2.2 a 图2.2 b
芽殖酵母蛋白质-蛋白质物理相互 作用网络 调控芽殖酵母生命周期过程的调控 网络
2.2 a 蛋白质-蛋白质相互作用图谱
2.2 b 细胞周期调控网络
• 利用图2.2 a 中酵母细胞的蛋白质-蛋白质相 互作用数据,A.L.Barabasi小组研究了酵母蛋 白质作用网络的整体结构性质,发现其中蛋 白质的连接度服从无尺度分布(scale-free distribution),越是重要的蛋白与它连接的线 段数目越多.对该网络中的节点进行随机敲 除,发现网络具有稳定性;但如果敲除网络中 的关键高连接度节点,网络很容易被破坏.
啤 酒 酵 母 种转 录 调 控 网 络 的
motif
6
• 网络基元是搭建网络的基本砖块,而自然界 中的复杂网络是自组织形成的,那么自然界 中的网络基元是怎样产生的,又是怎样被自 然界选择并保留下来的呢? • W.Banzhaf等认为基元的产生可能与基因的 复制/分歧(duplication/divergence)有关.
通过网络的结构性质来实现鲁棒性
1. 基因的冗余性(gene redundancy).对于重要的生 物学过程,网络结构中常常出现具有相近功能的 多备份节点. 2. 功能模块化(functional module)生物网络中执行 某一生物功能的子网络会出现模块化,也就是子 网络相对独立,模块内部联系密切,模块之间相互 作用较少.这样可以避免局部的失效可能导致的 系统整体的崩溃.生物网络的功能模块化可能与 网络的进化有关. 3. 网络中的反馈机制,尤其是负反馈可以提供稳定 性.
• 进一步研究发现,越是古老的蛋白,越具有高 的连接度,这说明蛋白质网络结构上的无尺 度网络分布性质可能与基因调控网络的形 成和进化存在着一定的联系
复杂网络的构建原则-网络基元(network motif)
•
•
U.Alon等科学家对基因调控网络中的基本结构单 元(motif)进行了研究. 对于随机网络而言,基因调控网络中出现频率非 常高的连接子图被称为网络基元(network motif), 网络基元是基于网络的拓扑连接特征提出来的, 被认为是构造网络的基本”砖块”. 是网络中具 有简单结构的单元,它表示的是转录因子和靶基 因之间相互调控关系的特定小规模模式, 通常由 少量的基因按照一定的拓扑结构构成。
图
2.3
动力学研究方法
连续变量微分方程组模型 离散模型 随机过程模型 流平衡分析法
Whereas single genes can be modeled in molecular detail with stochastic simulations (left column), a differential equation representation of gene dynamics is more practical when turning to circuits of genes (center left column). Approximating gene dynamics by switchlike ON/OFF behavior allows modeling of midsized genetic circuits (center right column) and still faithfully represents the overall dynamics of the biological system.
细胞调控网络具备的整体性质
• 鲁棒性和稳定性 • 生物网络演化过程的可进化性 • 生物网络演化过程的适应性
• 细胞生活在复杂多变的内外环境中,某些基 因可能出现突变或缺失,各种营养物质及温 度,ph值会变化,细胞内部mRNA和蛋白的合 成也存在着随机涨落.这就要求细胞在环境 扰动的情况下,甚至某些基因缺失的情况下, 重要的生物学状态和基本的生物学过程应 该还是稳定的. • 那么生物调控网络如何实现这种鲁棒性和 稳定性的呢?
•
1. 2. 3. 4. 5. 6.
而对于啤酒酵母转录调控网络, 人们提出 了6种网络motif: 自调控(Auto- regulation) 多组件回路(Multi- Component Loop) 前馈回路(Feed Forward Loop, FFL) 单输入motif (Single Input Motif , SIM) 多输入motif(Multi-Input Motif) 调控链(Regulator Chain)。
Large genetic networks are currently out of reach for predictive simulations. However,mo re simplified dynamics, such as percolating flo ws across a network structure, can teach us a bout the functional structure of a large netwo rk (right column)
• 细胞调控网络的系统生物学研究方法: 1. 把细胞内基因,mRNA,蛋白质,生物小分子 等不同组分和它们之间的复杂相互作用整 合简化为网络; 2. 建立理论模型,研究网络的结构与动力学 性质及其间的关系,以及网络作为整体所 呈现的协同作用; 3. 提出理论预言,进行科学假设驱动下的实 验研究
• 细胞调控网络的系统生物学研究意义: 在了解生物网络基本规律的基础上可以开展 基于网络的疾病机理研究和药物设计等相 关应用研究. 生物分子医学:基因诊断,基因治疗等
通过网络的动力学性质来实现稳定性 环境中温度和酸碱度的变化都可能引起生 化反应速率即相互作用强度的变化.生物 网络常常通过正反馈,负反馈及其间相互 耦合来实现以上的动力学稳定性. 状态稳定性:研究网络中不同蛋白的数量 浓度发生变化时,网络所执行的生物学过 程是否能继续完成. 结构稳定性:研究网络中相互作用强度发 生变化时,生物学状态和过程的稳定性.
生物网络的结构和动力学稳定性
青岛理工大学 樊嵘
• 引言 • 细胞中调控网络的特性，研究方法和领域
• 酵母细胞周期和生命周期网络的动力学稳 定性
• 细胞中的蛋白质,DNA,和RNA之间的相互作 用网络执行着并决定了细胞中的生物功能. 相对于较为稳定的基因组,细胞调控网络针 对不同的环境信号,通过不同的蛋白质的状 态不断变化产生反应,完成细胞生长,繁殖,分 化,发育等生理功能,即通过动力学过程完成 生物学功能.
2.2 生物网络的动力学性质及 研究方法
生物网络的动力学性质
• 相对于较为温度的基因组,蛋的,即通过动 力学过程来完成生物学功能.
动力学研究方法
参见图2.3 the different levels of description in models of genetic networks
动力学研究方法
连续变量微分方程组模型 离散模型 随机过程模型 流平衡分析法
连续变量微分方程组模型
适用条件:当参加反应的分子个数较多,在 100~1000量级以上时,可以忽略分子个数的涨 落,把蛋白质数目或者浓度变化作为连续变量. 常用方法:利用反应动力学,建立连续变量的微分 方程组.通过蛋白质的产生率,转移率和降解率, 建立蛋白质浓度随时间变化的微分方程模型. 优点: 缺点:
3. 4.
生物系统的网络表示
• 生物网络:把基因,蛋白质简化为节点,其间相互作 用简化为节点之间的连线. 在蛋白质-蛋白质相互作用网络中,常用无向连线表 示两个蛋白之间存在物理相互作用. 图2.1 a 海胆endo16基因的调控网络 在基因调控网络中,A蛋白对B蛋白的调控作用常用A 节点指向B节点的箭头来表示,还可以对箭头加上 不同的权重或者颜色来表示不同强度的抑制或者 激活作用 图2.1 b 海胆endo16基因调控逻辑图
1 引言
• 在20世纪末到21世纪初的十多年里, 分子生物学发 生了令世人瞩目的变化: 1,由于基因组测序,蛋白质组学的快速发展,生物学积 累了大量的数据,如何挖掘出大量试验数据所蕴藏 的生物基本规律成为生命科学研究的焦点; 2,研究生物学系统的信息处理过程开始从单一信号传 导通路的定性描述转移到对复杂蛋白质与基因调 控网络的定量刻画.
优点:
1. 利用反应动力学,较容易建立动力学模型; 2. 利用非线性动力学中的相图,敏感性分析, 分叉点分析等方法,研究系统的动力学规 律和内在动力学机制; 3. 得到的理论结果可以与实验结果直接相比 较,并用实验结果修改理论模型中的反应 项和参数 4. 进一步提出基于调控网络整体结构的,适 合实验检验的定量理论预言
2 细胞调控网络的特性,研究方法和研究 领域
细胞通过其中的DNA,RNA,蛋白质和蛋白质复 合物之间的复杂相互作用,应对环境的变化,完 成新陈代谢,细胞增殖,生长,发育等各种生理 学功能.基因组中的遗传信息通过中心法则,从 DNA转录RNA,由RNA翻译成蛋白质,最终通过 蛋白质起作用,蛋白质是完成各种生物学功能 的执行者.在活细胞中,不同种类蛋白质的数量 和活化状态始终处于不断变化的动态过程中.
2.1 蛋白质网络和基因调控网络及其整体 特性
• 1. 2. 生物网络主要研究以下四个基本性质: 结构性质(network structure):包括基因调控网络,生物化 学反应途径和网络的连接结构性质,网络中的基本结构模 块(module)或模式(motif); 动态特征(system dynamics):即在不同条件下,生物系统随 时间的演化过程和动态性质;对于连续变量的网络模型, 可以利用非线形动力学中的相图,敏感性分析,分叉点分 析等方法研究系统的动力学规律,以理解生物系统的内在 动力学机制; 控制方法(control method):研究正反馈,负反馈和时间延 迟等控制机制在生物调控网络中的作用; 设计方法(design method)