突触特异性和基因表达对记忆形成的调控机制建模与动力学研究

Memory formation is a widely focused issue. Molecular mechanism of synaptic plasticity in memory formation needs to be probed since synaptic plasticity involves complex signaling pathways and biochemical reactions. In this project, mathematical models based on physiological processes will be developed to investigate dynamical behaviors by means of nonlinear dynamics theory and methods, combined with numerical simulations. The following three aspects will be researched. (1) Proteins and signaling pathways associated with synaptic tagging will be considered into mathematical modelling to realize synapse specificity of long-term facilitation. The synaptic tagging hypothesis will be tested and dynamical mechanisms underlying the induction of synapse specific long-term facilitation by synaptic tagging will be explored. (2) Mathematical models of short-, intermediate- and long-term facilitations will be built to investigate regulation of protein modification, protein synthesis and mRNA synthesis on memory formation, respectively. (3) Mathematical models of signaling pathways involving small RNAs associated with memory formation will be constructed to study bifurcation phenomena caused by time delay and dynamical mechanisms underlying the small RNA regulation on gene expression and synaptic facilitation. The study will help understand dynamical mechanisms related to memory formation, and provide theoretical basis and guidance for biology experiments.

记忆的形成问题一直受到广泛的关注，突触可塑性是记忆形成的基础，涉及神经元中复杂的信号途径和生物化学反应，需要深入研究与突触可塑性有关的分子机制。本项目根据实际生理过程建立与记忆形成有关的数学模型，利用非线性动力学的基本理论和方法，结合数值计算手段，研究模型的动力学行为。研究内容主要从三个方面展开：(1)考虑与突触标记相关的蛋白和信号途径建立数学模型，实现长期易化的突触特异性，验证生物学家提出的突触标记假说，探讨突触标记引起突触特异的长期易化的动力学机制。(2)建立能够实现短期、中期和长期易化的数学模型，探讨蛋白质修饰、蛋白质合成和mRNA合成分别对短期、中期和长期记忆的调控作用。(3)构建小分子RNA参与记忆形成的信号途径的数学模型，研究时滞变化引起的分岔现象，探讨小分子RNA调控基因表达和突触易化的动力学机制。该研究有助于系统地理解记忆形成的动力学机理，从而为生物学实验提供理论依据和指导

学习和记忆是大脑的重要功能，长期记忆的形成需要基因表达。考虑细胞内的生物化学反应和神经元之间的突触传递建立数学模型，利用非线性动力学的理论和方法，分析模型的动力学，探讨与记忆形成有关的突触特异性的动力学机制。具体研究内容如下：.（1）长期记忆形成的基因调控网络中的可逆和不可逆切换。考虑小分子RNA miR-124的调控建立了一个基因调控网络模型，模拟了海兔长期记忆形成的生物实验结果。通过分岔分析研究了模型的动力学性质，当miR-124的浓度不同时，系统呈现出可逆和不可逆切换，其中不可逆切换使得系统达到高稳态，表示长期记忆的形成。.（2）小分子RNA参与的基因调控网络的确定性和随机动力学。研究了一个具有细胞外刺激和小分子RNA调控的基因调控网络模型，对模型进行了余维-1和余维-2分岔分析。考察了4个典型区域中由单稳性、双稳性、兴奋性和振荡性决定的随机动力学，并利用能量面描述了随机行为背后的全局动力学和稳定性。该模型可用于模拟海兔长期记忆形成的生物实验现象。.（3）两类非编码RNA在长期记忆形成中的调控机制研究。考虑两类非编码RNA和5-HT刺激建立了一个与长期记忆有关的基因调控网络模型，余维-1和余维-2分岔分析表明模型具有丰富的动力学行为。验证了生物实验中的三种刺激方案，五次5-HT脉冲刺激引起miR-124浓度升高和piR-F浓度降低，使得CREB1达到高水平。进一步，考察了与长期记忆形成有关的表观遗传调控的动力学机制。.（4）突触特异性长期易化的建模与动力学分析。基于分子层次和细胞层次建立了一个多尺度模型，研究长期易化的突触特异性。模型考虑一个感觉神经元和三个不同的与它相连的运动神经元，结合了突触前神经元中的基因转录和由CPEB调控的局部翻译、突触前细胞膜的动作电位与兴奋性突触后电位。研究了由局部蛋白合成构成的正反馈回路模块的可逆和不可逆双稳切换，并基于子系统中正反馈引起的双稳切换，通过四种刺激方案验证了只有在被激活的突触部位形成了特异性的突触易化。