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摘要:异质性和可变性在生物学和生理学中普遍存在,建模的最大挑战之一是我们如何应对和量化这种可变性。有各种各样的方法。我们可以尝试忽略空间效应,通过只随时间演化的随机模型来表示异质性,也可以尝试捕获一些关键的空间成分。或者,我们可以执行非常详细的空间模拟,也可以尝试使用以某种方式模拟随机性的其他方法,例如使用延迟模型或使用确定性模型的总体。技能是知道特定的模型何时适合所要解决的问题。
在这篇综述中,我们简要介绍了计算生物学中的建模和模拟,并讨论了异质性的各种不同来源,指出了有用的建模和分析方法。起点是我们如何处理固有噪声;也就是说,知道化学反应发生的时间和反应是什么的不确定性;相反,它们只跟踪总分子数。这首先导致了描述离散非线性马尔可夫过程时间演化的随机模拟算法。在此基础上,我们考虑了更高效、更有效但仍保持模拟离散性的方法,即所谓的τ叉算法。然后,我们将基于化学朗之万随机微分方程,讨论时间上连续的近似值。在这些背景下,我们将在本章稍后重点讨论一个特定的应用,即离子通道动力学的行为。
在综述的第二部分中,我们讨论了空间异质性问题。这包括考虑拥挤空间中扩散的性质,特别是异常扩散,这是一个相关的主题(例如)在细胞膜动力学的分析和模拟中。我们讨论了通过推广随机模拟算法来捕获这种空间异质性的不同方法,这最终导致了分数微分方程的概念。最后,我们考虑在捕捉随机效应时使用延迟。对于每种情况,我们试图对适用的方法进行讨论,并指出其优缺点。
关于整个系列,请参见[Zbl 1392.92002号].

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92立方37 细胞生物学
60 H10型 随机常微分方程(随机分析方面)
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