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本次读书会聚焦生命系统如何维持非平衡状态及其能量代价，探讨分子机器和信息处理系统中的热力学制约。从动力学和热力学的角度分析生物系统的响应极限，研究生物系统如何通过精妙的能量转换和信息处理机制来维持其非平衡状态，以及这些机制的热力学效率。研究覆盖分子机器的功能与结构、生物信号处理的物理极限、生物大分子凝聚物与生物调控网络的耦合，以及力学信号与化学信号的耦合，旨在为设计更高效、稳定的人工系统提供启示。读书会由集智俱乐部联合多位知名学者发起，持续12-15周，欢迎感兴趣的朋友参与交流。
🔬生命系统非平衡态：生命系统总是处于非平衡状态，维持这种状态需要付出能量代价，本次读书会将探讨生命如何在效率和稳定性之间寻找平衡。
💡分子机器与信息处理：读书会将重点探讨热力学对生物功能的制约，聚焦于分子机器和信息处理系统，分析生物系统的响应极限，并探讨生命系统如何逼近或达到这些极限。
🧬研究方向多元化：研究方向包括分子机器的功能与结构、生物信号处理的物理极限与优化原理、生物大分子凝聚物与生物调控网络的耦合，以及力学信号与化学信号的耦合。
📚跨学科交流平台：集智俱乐部联合多位知名学者发起读书会，旨在促进统计物理、机器学习方法研究者和生命科学研究者之间的深度交流，建立跨学科合作关系，激发新的研究思路和合作项目。
生命系统为什么总是处于非平衡状态？维持这种状态需要付出怎样的能量代价？本周四晚的「非平衡统计物理」读书会邀请到清华大学物理系助理教授曹远胜老师，探讨生命如何在效率和稳定性之间寻找平衡。我们将研究生命系统如何通过精妙的能量转换和信息处理机制来维持其非平衡状态，以及这些机制的热力学效率。这些研究不仅有助于我们更深入地理解生命现象，还可能为设计更高效、更稳定的人工系统提供启示。为了探讨统计物理学的前沿进展，集智俱乐部联合西湖大学理学院及交叉科学中心讲席教授汤雷翰、纽约州立大学石溪分校化学和物理学系教授汪劲、德累斯顿系统生物学中心博士后研究员梁师翎、香港浸会大学物理系助理教授唐乾元，以及多位国内外知名学者共同发起「非平衡统计物理」读书会。读书会从12月12日开始，计划每周四晚20:00-22:00进行，持续时间预计12～15周。欢迎感兴趣的朋友一起讨论交流！生物学的核心在于研究不同系统中的功能及其实现方式，而这些功能的表现受制于生物、化学和物理的基本规律。在本期读书会中，我们将重点探讨热力学对生物功能的制约。我们将聚焦于分子机器和信息处理系统，从动力学和热力学的角度分析生物系统的响应极限，并探讨生命系统如何逼近或达到这些极限。
简介
分子机器中的随机热力学
信息处理系统中的随机热力学与功能
随机热力学 Stochastic Thermodynamics
生物功能 Biological functions
信息处理 Information processing
不可逆过程 Irreversible process曹远胜，清华大学物理系助理教授。2011年在北京大学元培学院获学士学位，2016年在北京大学物理学院获得博士学位，2016-2022年在加州大学圣迭戈分校从事博士后研究，2023年起任清华大学物理系助理教授。研究主要集中在物理学与生物学的交叉领域，关注生物功能的物理原理及其潜在规律。生物功能的实现不仅依赖于物理规律的支持，同时这些规律也在一定程度上定义了生物系统的效率和极限。目前的研究方向包括以下几个方面：1.分子机器的功能与结构：分子机器是维持生命活动的核心驱动力。我利用随机动力学和热力学理论，研究这些分子机器的运动规律、能量限制以及其功能和结构之间的相互关系，探索它们如何适应不同环境条件下的变化。2.生物信号处理的物理极限与优化原理：生物信号的处理和转导是生命体感知外界信息并作出反应的关键过程。这些过程受到噪声、能量限制等物理约束。我的研究旨在定量分析这些限制对信号传递的影响，并探讨生物系统是如何在这些极限条件下实现信息传递的高效率和高精确度。3.生物大分子凝聚物与生物调控网络的耦合：生物大分子凝聚物（如液-液相分离形成的结构）在细胞内发挥着重要的调控作用。它们不仅是细胞内复杂生物网络的组织核心，还通过动态变化影响基因表达、蛋白质合成等生命活动。我研究这些凝聚物如何与传统的基因和蛋白调控网络互相耦合，从而实现生物功能的精确调控。4.力学信号与化学信号的耦合：在真核细胞中，力学信号和化学信号往往是协同作用的，共同决定细胞的行为。我重点研究力学信号与化学信号之间的相互作用，探索它们如何调控细胞迁移、形态变化、以及感知外界环境的力学性质。
时间：2025年2月20日（周四）晚20:00-22:00
斑图链接：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/846
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[1] Qian, H. (2007). Phosphorylation energy hypothesis: open chemical systems and their biological functions. Annu. Rev. Phys. Chem., 58(1), 113-142. https://www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev.physchem.58.032806.104550[2] Cao, Yuansheng, and Shiling Liang. Stochastic thermodynamics for biological functions. Quantitative Biology 13.1 (2025): e75.[3] Jülicher, F., Ajdari, A., & Prost, J. (1997). Modeling molecular motors. Reviews of Modern Physics, 69(4), 1269.[4] National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2022. Physics of Life. Washington, DC: The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/26403.2024年诺贝尔物理学奖授予人工神经网络，这是一场统计物理引发的机器学习革命。统计物理学不仅能解释热学现象，还能帮助我们理解从微观粒子到宏观宇宙的各个层级如何联系起来，复杂现象如何涌现。它通过研究大量粒子的集体行为，成功地将微观世界的随机性与宏观世界的确定性联系起来，为我们理解自然界提供了强大的工具，也为机器学习和人工智能领域的发展提供了重要推动力。
为了深入探索统计物理前沿进展，集智俱乐部联合西湖大学理学院及交叉科学中心讲席教授汤雷翰、纽约州立大学石溪分校化学和物理学系教授汪劲、德累斯顿系统生物学中心博士后研究员梁师翎、香港浸会大学物理系助理教授唐乾元，以及多位国内外知名学者共同发起「非平衡统计物理」读书会。读书会旨在探讨统计物理学的最新理论突破，统计物理在复杂系统和生命科学中的应用，以及与机器学习等前沿领域的交叉研究。读书会从12月12日开始，每周四晚20:00-22:00进行，持续时间预计12周。我们诚挚邀请各位朋友参与讨论交流，一起探索爱因斯坦眼中的普适理论！
详情请见：从热力学、生命到人工智能的统计物理之路：非平衡统计物理读书会启动！
在生物学中心法则的起点，基因作为生命复杂系统的遗传信息载体，在生命周期内稳定存在；而位于中心法则末端的蛋白质，其组织构成和时空变化的复杂性呈指数式增长。随着分子生物学数十年来的突飞猛进，尤其是生命组学（基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等的集合）等领域的日新月异，当代生命科学临近爆发的边缘。如此海量的数据如何帮助我们揭示宇宙中最复杂的物质系统——“人体”的构成原理和设计原理？阐释人类发育、衰老和重大疾病的发生机制？
集智俱乐部联合西湖大学理学院及交叉科学中心讲席教授汤雷翰，国家蛋白质科学中心（北京）副研究员常乘、李杨，香港浸会大学助理教授唐乾元，北京大学前沿交叉学科研究院研究员林一瀚，中国科学院分子细胞科学卓越创新中心博士后唐诗婕，共同发起「生命复杂性：生命复杂系统的构成原理」读书会，从微观细胞尺度、介观组织器官尺度到宏观人体尺度，梳理生命科学领域中的重要问题及重要数据，由生物学家提问，希望促进统计物理、机器学习方法研究者和生命科学研究者之间的深度交流，建立跨学科合作关系，激发新的研究思路和合作项目。读书会目前共进行10期，现在报名参与读书会可以加入读书会社群，观看视频回放，解锁完整读书会权限。
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