反应扩散生物网络的自组织动力学与控制机制

In this project, we will study the dynamical mechanism and control method of self-organized pattern emerging from the equilibrium point near and far from the equilibrium point in a reaction-diffusion biological network according to the view of complex network and stochastic energy ,and reveal the self-organized topology structure and dynamical mechanism of reaction diffusion biological networks. In the meanwhile, we hope to understand different dynamical behaviors emerging from interaction among the different ingredients. We also plan to investigate the physiological phenomenon corresponding to dynamical behaviors and the physiological mechanism corresponding to dynamical mechanism. In particular, how to achieve the precise docking of signal molecules and target proteins by diffusion transport signal and stimulating the production of intracellular molecular. In the end, we will model the experimental data in the related literature from the view points of big data and build the bridge between experimental data and theoretical results, explore connections between the dynamic mechanism and the physiological mechanism of reaction diffusion biological network, further improve the theory of nonlinear dynamics, and setup the bridge between experimental data and theoretical results for the experimental scientists.

本项目我们分别从复杂网络和随机能量的角度研究反应扩散生物网络中平衡点附近及远离平衡点状态时的自组织涌现出的复杂斑图动力学机制以及控制方法，揭示反应扩散的生物网络自组织斑图形成拓扑结构及其动力学机制，理解反应扩散系统内部各因素相互作用涌现出的各种动力学行为，利用复杂网络理论和随机能量理论结合能量全貌(Energy Landscape)的方法分析不同动力学行为对应的生理现象以及动力学机制对应的生理机制，尤其是信号分子如何通过扩散输运信号刺激细胞内目标蛋白产生自组织行为达到和信号分子精准对接的动力学机制。并从大数据的角度对相应文献中的实验数据进行数据建模，把实验数据和理论模型的结果联系起来，探讨该反应扩散生物网络的动力学机制和生理学机制间的联系，进一步完善非线性动力学理论，为实验工作者搭建了实验数据和理论结果联系的桥梁。

本项目主要以反应扩散生物网络为研究对象，通过把反应扩散方程（偏微分方程PDE）推广到复杂网络上，通过矩阵理论建立PDE和网络间的联系来研究生物网络平衡点附近以及远离平衡状态时的自组织斑图的拓扑结构和形成机制以及控制的方法以及生物扩散系统间耦合出现的自组织斑图及其机制和控制方法，提出负波数引起图灵不稳定性的新机制以及生物扩散系统间耦合出现自组织混沌行为的控制机制。并研究生物反应扩散网络中受到外部刺激时，通过同步机制使得外部信号分子和细胞内分子信号耦合从而达到细胞内分子的表达量重新组织的行为，期望达到同步控制以实现疾病的精准治疗的目的。利用随机能量方法，结合能量景观和FPK方程的理论来研究典型反应扩散生物系统中能量转换涌现出的切换开关现象，进而研究结合能量函数研究自组织涌现出的斑图动力学现象。最后结合实际数据和SIR网络模型，研究SIR扩散网络中信息传播和斑图形成的关系，在数据、模型和生物机制间建立了联系，结合理论给出图灵不稳定的斑图特征，给出新冠防治的策略。