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具有基因型自旋的Barabási-Albert网络的改进Ising模型。 (英语) Zbl 1451.92148号

摘要:系统生物学的核心问题是理解生物系统的各个组成部分,如基因或蛋白质,如何在导致疾病进化的新兴表型中合作。由于活细胞是与环境连续交换的准静态平衡开放系统,因此统计热力学中成功应用的描述相变的计算技术可能为生物系统的新兴行为提供新的见解。在这里,我们系统地评估了计算技术从固态物理到类似生物网络的网络模型的转换,并制定了具体的转换规则,以解决生命系统特有的问题。我们关注的是在每个网络节点中只显示两种状态的逻辑模型。由于生物状态之间存在明显的不对称性,即实体呈现布尔状态,即活动或非活动状态,因此我们将对称伊辛模型改为适合生命系统的不对称伊辛模型,这里称为带有基因型自旋的修正伊辛模型。我们通过蒙特卡罗模拟分析了相变,并提出了一种网络类型的改进伊辛模型的平均场解,该模型与真实世界的网络非常相似,即无标度网络的巴拉巴西·阿尔伯特模型。我们表明,非对称伊辛模型和具有外场的对称伊辛模式相似,经历了一级不连续相变,并表现出滞后现象。本文提出的模拟设置可直接用于任何生物网络连接数据集,也适用于其他具有类似活动状态的网络。本文提出的方法是一种通用的统计方法,用于处理生物系统背景下产生的非线性大规模模型,并且可以扩展到任何网络规模。

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92立方厘米 系统生物学、网络
82天99 统计力学在特定类型物理系统中的应用
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