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第210章 计算生物学研究 一

    事实上,徐辰並不是第一个试图挑战这个“大统一”的人。
    早在二十年前,正值人类基因组计划刚刚完成草图绘製的狂热时期,生物学家们普遍乐观地认为,只要测出了所有基因序列,生命的奥秘就將迎刃而解。在这样的背景下,日本科学技术振兴机构(jst)发起了宏大的“e-cell计划”。该计划由庆应义塾大学的富田胜教授掛帅,集结了当时最顶尖的生物信息学家,试图用超级计算机暴力求解细胞內所有的微分方程。结果显而易见,隨著参数数量的指数级膨胀,成为了生物信息学史上著名的“烂尾楼”。
    后来,网络科学泰斗巴拉巴西试图用控制论来解决这个问题。他在2011年发表的那篇震惊学界的论文中,成功將卡尔曼滤波等工程控制理论应用到了复杂网络中。但他提出的“结构可控性”理论过於理想化,主要应用於电网、社交网络等线性系统,却忽略了生物网络中无处不在的非线性反馈,导致预测结果在真实实验中屡屡碰壁。
    “前人的失败,是因为他们要么太依赖算力,要么太依赖线性假设。”
    徐辰在崭新的笔记本扉页上,写下了一个充满了野心的题目:
    《基於超图拓扑动力学与奇异摄动理论的细胞代谢网络全景可控性重构》
    这个题目足以让大多数外行人望而生畏,但它直指这一学科的核心痛点:如何在缺乏完备动力学参数的“灰箱”状態下,预测並重塑大规模代谢网络的涌现属性。
    传统的代谢工程,往往深陷於“爱迪生式”的试错泥潭。就像当年爱迪生寻找灯丝材料一样,想提高某种產物的產量?那就把相关的酶都过表达一遍试试。这种“盲人摸象”的方法效率极其低下,且极易因为代谢负荷导致细胞“死给你看”。
    而徐辰的模型,旨在通过“乾湿结合”——即干实验指导湿实验的方法,直接计算出网络中的结构可控性节点。
    通俗点说,就是要在一张包含几千个节点的巨大网络中,精准地找到那几个“总开关”。只要按动这几个开关,就能像上帝一样,隨心所欲地控制细胞的代谢流向。
    “给上帝的手术刀画图纸。”
    徐辰喃喃自语,眼中闪烁著兴奋的光芒。
    他在脑海中將这场战爭拆解为三个阶段。
    ……
    第一阶段:构建高保真地图(网络拓扑重构)
    如果按照陈志华教授之前的路子,无非是照搬加州大学圣地亚哥分校的伯恩哈德·帕尔森教授那一套。
    帕尔森是系统生物学的教父级人物,他提出的“基於约束的模型”以及核心的通量平衡分析法(fba),统治了该领域整整二十年。那是一套成熟的工业標准:把细胞看作一个只会加减法的化工厂,利用化学计量矩阵的零空间来推算代谢通量。
    这种方法就像是在不知道交通规则的情况下,仅凭进出城的车辆总数来推测城內的交通状况。
    这套方法虽然稳健,但它有一个致命的缺陷——它假设细胞永远处於“稳態”。但在真实的生命活动中,稳態只是瞬间,动態才是永恆。
    “太粗糙了。”徐辰看著白板上画出的简单节点图,眉头紧锁,“那是牛顿时代的线性思维。细胞不是简单的流水线,它是一个充满了各种『小动作』的复杂网络。”
    传统的图论把反应简化为“二元关係”,也就是点对点的,这在生物学上根本行不通。
    比如一个最简单的生化反应:a + b→ c + d。
    这是一个酶同时催化两个底物,生成两个產物。这在数学上不是一条线,而是一个复杂的“结”。
    如果用普通图论表示,就会丟失掉a与b必须“同时”存在才能反应这一关键的协同信息。
    “普通的『图』表达不了这种复杂性……”徐辰揉了揉发胀的太阳穴,白板上已经被他擦得黑乎乎一片。
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    他尝试了二分图,尝试了petri网,但总觉得差点意思。
    直到他引入了“有向超图”的概念。在超图理论中,一条边可以连接任意数量的节点,完美契合了生化反应中多底物、多產物的特性。
    笔锋游走,他將代谢网络重构为一系列“超边”的集合。每一个反应,不再是两个点之间的连线,而是一个包含多个顶点的集合。
    紧接著,为了解决“调控”的问题,他又引入了“符號图”理论。
    “代谢流是物理的,但调控流是信息的。正反馈是油门,负反馈是剎车。如果模型里没有正负號,那就等於开车不看红绿灯。”
    他给邻接矩阵赋予了正负权值:+1代表激活,-1代表抑制。
    隨著最后一笔落下,原本死板的网络图,终於在数学层面具备了生物学的“保真度”。
    虽然过程艰难,但地基终於打好了。
    ……
    第二阶段:动力学方程简化
    地图画好了,接下来要让车跑起来——注入动力学方程。
    这是系统生物学真正的“死地”。
    即便是当年那个集结了全球算力、试图暴力破解细胞秘密的“e-cell计划”,最终也倒在了指数级膨胀的计算量面前。
    对於大肠桿菌这种拥有几千个基因的复杂生命,传统的动力学模擬就像是在试图用算盘计算天气预报——算力再强,也追不上混沌的脚步。
    徐辰在白板上列出了米氏方程组:
    v =(v???·[s])/(k?+[s])
    看著那密密麻麻的微分符號,一股无力感油然而生。
    问题不在於方程本身,而在於参数。
    “几千个反应,意味著几万个 k?(米氏常数)和 v???(最大反应速率)。而实验能测出来的,只有不到1%。”
    “这是典型的『欠定问题』。”
    这就好比让你解一个方程组,你有1000个未知数,却只有10个方程。神仙也解不出来。
    整整两天,徐辰陷在这个泥潭里动弹不得。他试图用ai去擬合,但数据非常稀疏,根本餵不饱贪婪的神经网络。
    “路走死了。”
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