生化通路多尺度建模过程中的动态优化研究

With the rapid development of systems biology, biochemical lab data and computer simulation results for signaling and metabolic pathways have been accumulated constantly. Study of computational analysis and modeling for complex biochemical pathways is one of the challenging problems in systems biology. Dynamic multiscale analysis of biochemical systems is an important approach to understand signaling and feedback principles. Parallel optimization algorithms are key methods to construct biochemical models in a large scale. In this proposal, biochemical structure and parameters are investigated by using bipartite graph and differential equations, to sort out dynamic optimization and modeling of biochemical systems on a parallel computing platform. Main research is to study definitions and analysis of multiscale biochemical pathways modeling, and applications of multi-object dynamic optimization algorithms on biochemical structures and parameters. Our study results can illustrate the principles of biochemical reactions, reveal the dynamic changes of the biochemical systems on different stages, and develop the modeling of computational systems biology.

随着系统生物学交叉研究的迅猛发展，生化系统信号与代谢通路的实验观测与计算机模拟数据信息不断积累，研究面向复杂生化系统通路的可计算分析与建模已成为系统生物学领域极具挑战性的课题。生化系统的多尺度动态分析是全面理解生化通路信号传递与反馈机制的重要方法，并行优化算法是大规模构建生化系统模型的重要技术手段。本项目以生化系统网络拓扑结构和生化参数为对象，以二分图和微分方程为工具，解决基于高性能并行计算平台的生化系统模型动态优化建模问题。本项目主要内容为研究多尺度范畴下的生化模型定义与分析方法，以及面向生化系统模型网络拓扑结构与生化参数的多目标优化算法动态评估与实施体系。本项目研究成果不仅可以进一步阐明生化反应作用机制，揭示生化系统在不同发展阶段动态变化规律，而且对于深化多尺度概念内涵、扩大优化算法在计算系统生物学建模领域应用有着重要的理论意义与应用价值。

随着系统生物学交叉研究的迅猛发展，生化系统信号与代谢通路的实验观测与计算机模拟数据信息不断积累，研究面向复杂生化系统通路的可计算分析与建模已成为系统生物学领域极具挑战性的课题。生化系统的多尺度动态分析是全面理解生化通路信号传递与反馈机制的重要方法，并行优化算法是大规模构建生化系统模型的重要技术手段。本项目以生化系统网络拓扑结构和生化参数为对象，以二分图和微分方程为工具，解决基于高性能并行计算平台的生化系统模型动态优化建模问题。本项目主要内容为研究多尺度范畴下的生化模型定义与分析方法，以及面向生化系统模型网络拓扑结构与生化参数的多目标优化算法动态评估与实施体系。本项目研究成果主要为发表国际期刊与会议论文，目前已在国际期刊（SCI检索A1二区、A2四区）与IEEE国际会议论文集（EI检索A3）上发表共计6篇学术论文。本项目研究结果不仅可以进一步阐明生化反应作用机制，揭示生化系统在不同发展阶段动态变化规律，而且对于深化多尺度概念内涵、扩大优化算法在计算系统生物学建模领域应用有着重要的理论意义与应用价值。