基于核酸分子技术的脉冲神经膜系统研究

As a new field of computer science, membrane computing aims to abstract computing ideas and models from the structure, the functioning and the way of communication of living cells. The obtained model is called P systems. Spiking neural P systems are a class of distributed P systems which have good computational performance. The project is planned to research the biological implementation of spiking neural P systems by DNA molecular technology. The aim is to obtain the computational power of spiking neural P systems by employing the strong parallelism of biological moleculars. The main content of the project includes: (1) By inspired from biological nervous system and membrane computing, establish new model of spiking neural P systems which are suitable for the implementation of biological media and preform stably in asynchronous mode; (2) Investigate the computational performance of the new spiking neural membrane system, including the problem such as computational complexity, computational effectiveness, computational universility, and so on; (3) Map the elements of spiking neural P systems to nucleic acid molecule sequences, design suitable DNA encoding method for spiking neural P systems, complete principal biological experiments.Based on the above works, this project can be the foundation of the application of spiking neural P systems in the fileds of scientific computing and biomedical.

膜计算旨在从细胞的结构和功能、以及细胞群相互协作处理信息的方式中，获得新的计算思想或模型，属于计算机科学的新兴领域。脉冲神经膜系统是一类分布式的具有良好计算性能的膜计算模型。本项目拟采用核酸分子技术，实现脉冲神经膜系统计算模型，以利用核酸生物分子的巨大并行性，发挥脉冲神经膜系统的良好计算性能。研究内容包括：（1）通过借鉴生物神经系统和膜计算，建立适宜生物介质实现，在异步模式下能稳定运行的新型脉冲神经膜系统；（2）研究新型脉冲神经膜系统的计算性能，包括模型的计算通用性，计算复杂性，计算有效性等问题；（3）将脉冲神经膜系统各组分映射到核酸分子序列，设计适宜脉冲神经膜系统的核酸序列编码方法，完成原理性生物实验。基于以上工作，本项目有望为脉冲神经膜系统在科学计算和生物医学方面的应用奠定基础。

脉冲神经膜系统结合了膜系统与生物神经系统的特点，是一类分布式的具有良好计算性能的膜计算模型。本项目重点对脉冲神经膜系统的计算性能深入研究。研究内容包括：（1）建立了在异步模式下能稳定运行的新型脉冲神经膜系统；（2）研究了系统各组分对系统计算能力的影响；（3）研究了新型脉冲神经膜系统的计算性能，包括模型的计算通用性，计算复杂性，计算有效性等问题，并设计了基于脉冲神经膜系统的CPU系统；（4）设计了适宜脉冲神经膜系统的核酸序列编码方法，生物实验表明我们的方法适合用于一定规模的脉冲神经膜系统实现。基于以上工作，本项目还探索了脉冲神经膜系统在科学计算和生物医学方面的应用前景。在本项目的资助下，在相关领域发表期刊论文20篇，其中SCI收录19篇，中文1篇《中国科学院院刊》。共培养研究生7名，参加国内外学术交流活动12人次。