Ruochen Yang和Paul Bogdan的研究最近发表在《自然科学报告》上。左图由杨若晨提供。Cristina Popovic提供。
数学模型能否帮助预测冠状病毒的未来突变，并在科学家急于开发有效疫苗时指导他们的研究?研究人员正在考虑这种可能性bob国际首页登录南加州大学维特比工程学院-博士生杨若晨、肖雄业和保罗·波格丹他是电气与计算机工程副教授。
在过去的一年里，Yang和Bogdan一直致力于开发一个模型，可以用来研究网络及其部分之间的关系，以发现模式并做出预测．现在，肖正在将这一成功的模式应用于当前的大流行。他正在研究SARS-CoV-2(也被称为冠状病毒)的RNA序列，以确定是否可以根据过去的突变准确预测其遗传密码在未来可能发生的变化。这项研究仍在进行中，尚未得出结论。
Yang和Bogdan的研究成果发表在《自然》杂志的姐妹杂志《自然科学报告》上，复杂网络多重分形生成措施的控制
他们的研究广泛适用于对各种现实世界网络的理解，从大脑和基因组等生物系统到地球科学、社交网络和金融市场中的网络和过程。
我们生活在一个由各种复杂系统组成的世界。从人脑的活动到城市交通流的模式，再到岩石的分子结构，这些复杂的网络都是由较小尺度的相互作用和更简单的部分组成的。Yang和Bogdan的模型意义重大，因为在许多真实世界的实验中，我们可能只能观察到系统的一部分;他们的模型提供了一种寻找网络模式的方法，可以帮助预测网络在更小或更大范围内的工作方式。
杨说:“我们的模型是基于许多现实世界系统中多重分形的存在。”分形系统是一个部分与整体相似或相同的系统。
展现多重分形特征的真实世界过程包括人类心率、血糖变化、大脑活动、互联网流量、气象、还有无数的。这些多重分形特征意味着在系统中发现的模式可以用来对整个系统做出预测和结论。
Yang和Bogdan成功地开发了一个用于分析多重分形网络的数学模型，称为加权多重分形图模型(WMG)。WMG模型描述了现实世界网络的基本原理，检查了网络中较小的部分与整体之间的关系，并通过观察部分来预测整个系统未来的行为或变化。
Bogdan说:“这个数学模型可以用来分析广泛的复杂现实系统，但除此之外，它还提供了一种控制系统未来行为的新方法。”“如果我们了解整个系统的行为是如何与组成它的各个部分的活动相关联的，我们就可以控制这些较小规模的相互作用，以实现所需的整体系统结果。”
WMG模型可能在现实世界中有广泛的应用，但在他们的论文中，Yang和Bogdan将其应用于两个领域:酵母细胞的繁殖过程和导致阿尔茨海默病的认知障碍患者的大脑网络。
在酵母细胞的例子中，他们发现了反应和繁殖过程中的模式。他们利用这些知识来区分这些细胞的生长状态。酵母细胞繁殖的整个系统是由染色体之间的相互作用控制的。Yang和Bogdan的模型绘制了这些成分与基因组整体结构和行为之间的关系，以描述构成生殖的所有较小的相互作用最终如何影响一组酵母细胞的生长状态。使用他们的模型发现的模式可以通过规定如何控制细胞繁殖的条件来调节酵母细胞培养物的生长。
Yang和Bogdan还应用他们的模型绘制出人类大脑网络的结构和功能，以寻找阿尔茨海默氏症的小规模早期指标。他们检查并比较了早期阿尔茨海默病患者的大脑与认知健康的人的大脑，以发现与该疾病相关的认知障碍相关的大脑活动模式。Yang和Bogdan将他们的模型应用于晚期轻度认知障碍患者的大脑基质的相互作用，以说明如何改变它以适应认知正常的人。
这种模型的应用可能有助于疾病的早期检测。Bogdan说:“阿尔茨海默病没有治愈方法，终止神经退行性变是不可能的。”“然而，早期治疗可能有助于缓解症状，延缓疾病的发作，因此早期发现对于减缓阿尔茨海默病的恶化过程至关重要。”
他们的模型还可能允许研究人员通过控制整个系统中较小部分相互作用的规则来控制复杂网络的结果，从而形成更有效和更健壮的控制方法。如果科学家能够设计出治疗方法来控制健康大脑和认知受损大脑之间的差异，因为它们与小尺度结构和功能有关，他们就可以为认知健康和预防或治疗阿尔茨海默病开发出新的有前途的治疗方法。
这项研究的各种可能的应用使它非常令人兴奋和有前途。
Bogdan说:“这项研究使我们能够理解控制真实复杂系统动力学的基本规则，并帮助我们有效地控制它们的状态和条件。”
发布于2020年6月22日
最后更新于2020年6月23日
