集智俱乐部 2024年11月16日
PRE 速递:体-边界反应扩散系统的降维
index_new5.html
../../../zaker_core/zaker_tpl_static/wap/tpl_guoji1.html

 

细胞中的蛋白质时空组织对于细胞功能至关重要,而反应-扩散系统描述了细胞膜和胞质内蛋白质的相互作用,但其计算复杂度很高,尤其是在动态几何结构下。本文介绍了一种新的方法,通过将胞质内蛋白质浓度梯度投影到细胞膜上,降低了计算维度,显著加快了计算速度。该方法利用物理信息,用少量主浓度分布特征近似胞质动力学,在保持较高准确性的同时,大幅提升了计算效率,尤其在大体积系统中表现出色。未来,该方法可应用于细胞极性建立、组织形态发生等复杂生物系统的建模和分析,为生物物理学研究提供重要工具。

🤔**反应-扩散系统描述了细胞膜和胞质内蛋白质的相互作用,但计算复杂度高,尤其在动态几何结构下。** 细胞中蛋白质的时空组织是许多重要功能的基础,如形态发生、细胞极性建立等,这些过程由细胞膜上的蛋白质动力学与胞质内的扩散过程共同作用完成,构成了反应-扩散系统。然而,由于涉及两个不同维度的区域(膜与体积)的相互作用,体-边界耦合现象导致计算复杂度极高,尤其在动态几何结构下,传统数值计算工具效率较低。

💡**新方法将胞质内蛋白质浓度梯度投影到细胞膜上,降低计算维度。** 该方法通过将体内的蛋白质浓度梯度投影到细胞膜上,从而降低计算维度。利用物理信息,通过少数几个主浓度分布特征对胞质内的动力学进行近似,类似有限元法但更有效率,并在生物学相关系统中保持较高准确性。

🚀**该方法显著加快计算速度,尤其在大体积系统中表现出色。** 实验表明,该方法可以显著加快计算速度,尤其是在大体积的系统中表现出色。这种降维处理框架不仅能很好地捕捉蛋白质在动态几何形态下的自组织行为,还在数值分析中展现出五倍以上的速度提升,特别适用于带有复杂几何耦合的反应扩散系统。

🧬**未来可应用于细胞极性建立、组织形态发生等复杂生物系统的建模和分析。** 未来,这一方法可进一步应用于细胞极性建立、组织形态发生等复杂生物系统的建模和分析,为生物物理学领域的研究提供了重要的工具。

原创 集智编辑部 2024-11-16 19:14 北京

该方法可以显著加快计算速度,尤其是在大体积的系统中表现出色。


关键词:反应-扩散系统,体-边界耦合,蛋白质动力学,动态几何




论文题目:Dimensionality reduction in bulk-boundary reaction-diffusion systems

论文地址:https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.110.034412

期刊名称:Physical Review E


在细胞中,蛋白质的时空组织是许多重要功能的基础,例如形态发生、细胞极性建立等。这些过程主要由细胞膜上的蛋白质动力学与胞质内的扩散过程共同作用来完成,这通常被称为反应-扩散系统。然而,这类系统中的体-边界耦合现象由于涉及两个不同维度的区域(膜与体积)的相互作用,导致其计算复杂度极高,特别是在面对动态变化的几何结构时,现有的数值计算工具效率较低。为了准确预测这些系统中的自组织行为,必须解决膜蛋白和胞质蛋白之间的复杂耦合问题以及其对几何形态的敏感性。然而,传统方法在应对这一问题时,往往忽略了胞质内的关键浓度梯度,导致模型不够精确。


近日发表于 Physical Review E 的一篇文章提出了一种处理体-边界反应扩散系统的新方法。该方法可以将体内的蛋白质浓度梯度投影到细胞膜上,从而降低计算维度。他们利用物理信息,通过少数几个主浓度分布特征对胞质内的动力学进行近似。这一方法类似有限元法,但更加高效,并且能在生物学相关系统中保持较高的准确性。


实验表明,该方法可以显著加快计算速度,尤其是在大体积的系统中表现出色。这种降维处理框架不仅能很好地捕捉蛋白质在动态几何形态下的自组织行为,还在数值分析中展现出五倍以上的速度提升,特别适用于带有复杂几何耦合的反应扩散系统。未来,这一方法可进一步应用于细胞极性建立、组织形态发生等复杂生物系统的建模和分析,为生物物理学领域的研究提供了重要的工具。


图1. 三维体边界系统中随时间变化的体场 c(s, z, t)(由绿色(灰色)切片表示)通过近似值投影到域的二维边界上的示意图。


图2. 平面几何图形的可视化示意图。(a) 大小为 h 的一维块域 B(胞质溶胶,蓝色/灰色)一侧由反应表面 S(膜,实心圆)界定,另一侧由无通量边界(空心圆)界定)。(b) 对于高度为 h 和宽度为 L 的二维体域,表面 S 是一维线


图3. 使用不同基选择的投影方法进行粗化后的平均峰值距离 μΛ 的比较。



龚铭康 | 编译



生命复杂性读书会:

生命复杂系统的构成原理



详情请见:

生命复杂性读书会:从微观到宏观,多尺度视角探索生命复杂系统的构成原理



推荐阅读

1. AI+Science新视野:用物理信息引导AlphaFold 2预测蛋白质动力学

2. Nat. Methods. 速递:考虑生物背景信息的单细胞蛋白质计算模型

3. Nature速递:用可编程的生成模型照亮蛋白质空间

4. 张江:第三代人工智能技术基础——从可微分编程到因果推理 | 集智学园全新课程

5. 11.11一年一次限时特惠!加入集智学园VIP,一次性解锁集智平台所有内容资源

6. 加入集智,一起复杂!



点击“阅读原文”,报名读书会

阅读原文

跳转微信打开

Fish AI Reader

Fish AI Reader

AI辅助创作,多种专业模板,深度分析,高质量内容生成。从观点提取到深度思考,FishAI为您提供全方位的创作支持。新版本引入自定义参数,让您的创作更加个性化和精准。

FishAI

FishAI

鱼阅,AI 时代的下一个智能信息助手,助你摆脱信息焦虑

联系邮箱 441953276@qq.com

相关标签

反应-扩散系统 体-边界耦合 蛋白质动力学 降维 动态几何
相关文章