时变网络结构下的生物钟模型研究

Disorder of biological rhythms harms the health of human beings. It is one of the basic scientific problems to find the generation mechanism of the biological rhythms and the approach to recovery from the disorder. In mammals, the biological rhythms of behavioral and physiological activity are regulated by the suprachiasmatic nucleus (SCN, known as the biological clock) of the brain. It has been found that the generation of the biological rhythms is a dynamic process across multiple spatio-temporal scales from gene, neuron, tissue to organism. However, most of current researches focus on only one scale in that it is hard to obtain complete understanding. This project will study this problem in the perspective of the time-varying network of the biological clock. First, in order to build the time-varying network, a new method of timeseries analysis will be developed, and the characteristics of coevolution between the network structure and the neuronal dynamics will be found. Second, considering this coevolution, a model for the time-varying network of the biological clock will be put forward. From the model, we will find the relationship between the network structure and neuronal dynamics at each spatio-temporal scale, and the special characteristics of coevolution for the fast recovery from the disorder. This project will help to understand the generation mechanism of the rhythms and find the approach to the fast recovery from the disorder.

生物节律的失调严重地损害着人类健康。寻找生物节律的形成机制和恢复途径是当前面临的基本科学难题之一。研究表明，哺乳动物的生物节律由位于大脑内的视交叉上核（俗称生物钟）调控，生物节律的形成是一个跨基因、神经元、组织、生物体等多个时空尺度的动力学过程。但目前的研究大多关注某一个尺度，不能得到一个完整的认识。本项目拟在时变网络框架内从两方面理解这一问题。包括：1）发展时间序列分析的新方法来构建生物钟神经元时变网络，并提取网络结构和神经元动力学的共演化特征和规律；2）结合该共演化特征，建立生物钟时变网络模型，进一步得到在各时空尺度上的网络结构和神经元动力学的关系、寻找到从生物节律失调中快速恢复的共演化特征。本项目的研究有助于理解生物节律的形成机制和发现从节律失调中快速恢复的途径。

生物节律的失调严重地损害着人类健康。寻找生物节律的形成机制和恢复途径是当前面临的基本科学难题之一。研究表明，哺乳动物的生物节律由位于大脑内的视交叉上核（分为左右半球，俗称主时钟）调控，生物节律的调节是一个跨基因、神经元、组织、生物体等多个时空尺度的动力学过程。但目前的研究大多关注某一个尺度，不能得到一个完整的认识。本项目在时变网络框架内理解这一问题。首先，与时变网络进行对比，我们进行了静态网络模型的建立与数值模拟、理论解析。发现主时钟的四个组成部分构成的模体结构最有可能是主时钟两个半球内的感光的腹外侧之间存在联系、两个半球内的不感光的背内侧之间不存在联系。其次，通过转移熵的方法直接分析实验数据，建立了主时钟神经元时变网络，并分析了网络的统计性质。发现网络结构和统计性质随着施加或去除河豚毒素（会阻断神经元之间的联系导致神经元同步程度降低）会发生改变。在施加或去除河豚毒素时，网络均为无标度网络，且节点之间连边存在异配性，即度大的节点倾向于与度小的节点相连。在施加河豚毒素时，度分布的标度系数和节点度的异配程度均比施加毒素前或者去除毒素后要小。因此，网络结构与神经元的集体行为存在共演化行为。最后建立动态网络模型，发现了神经元性质之间的相关性能导致爆炸同步。具体来讲，神经元振幅和周期长成正相关时，神经元之间的同步程度能随着耦合强度的变化发生一阶相变。主时钟神经元的振幅、周期长度，随着年龄增加，均会变小，因此会存在正相关的关系。因此我们的发现可能会加深神经元性质发生时变变化时，对神经元集体行为的影响的理解。