面向全细胞模型的多形式建模与仿真方法研究

Whole-cell modeling is a hot topic and ultimate goal of systems biology, which, however, lacks an effective modeling and analysis method at present. For this emerging scientific issue, this project presents a multi-formalism modeling and simulation method for whole-cell models based on Petri nets. That is, by making use of multiple (qualitative, stochastic, continuous, fuzzy, colored) Petri net classes, the project gives a multi-formalism modeling framework for whole-cell models in order to address such requirements as heterogeneous network modeling, uncertainty modeling and cell structure modeling. Moreover, the project proposes an effective composition method in order to address the composition problem of biological components from different sources and with different modeling methods. Further, an efficient multi-formalism simulation method is presented for the analysis of whole-cell models. Finally, a part of E. Coli model is developed with the approach above, which offers a case study of whole cell modeling and also validates our approach. The project may offer a valuable method and tool for modeling and analyzing whole-cell models, which, to some extent, could promote the development of whole-cell modeling.

全细胞建模是系统生物学研究的热点问题和核心目标，然而目前还缺少有效的建模与分析方法。本项目针对全细胞建模这一新出现的科学问题，利用Petri网开发一种面向全细胞模型的多形式建模与仿真方法。即综合利用多种类别（定性、随机、连续、模糊、有色）的Petri网方法，提出一个面向全细胞模型的多形式建模框架，以解决全细胞模型的异种网络建模、不确定性建模及细胞结构建模等需求。从语法和语义等方面，提出一种有效的生物组件组合方法，以解决全细胞模型中不同来源、采用不同建模方法的同种或异种组件的组合与集成问题。针对全细胞模型，提出一种高效的多形式仿真方法，以实现全细胞模型的分析。最后利用上述方法开发部分E. Coli细胞模型，以提供一个应用案例，并对我们的方法进行验证。本项目有望为全细胞建模与分析提供一种可行的方法与工具，在一定程度上促进全细胞建模研究的进展。

本项目针对全细胞建模与分析这一新出现的科学问题，研究一种基于Petri网的多形式建模与仿真方法。本项目取得的研究结果如下：综合利用多种类别的Petri网方法，提出了一个面向全细胞模型的多形式建模框架，以解决全细胞模型的异种网络建模、不确定性建模及细胞结构建模等需求；提出一种基于模糊逻辑与连续Petri网的生物系统混合建模与分析方法，以解决全细胞建模过程中的定性和定量组件的集成问题；提出了一类有色模糊参数Petri网建模与仿真方法，以解决模型动力学参数由于不能准确测量而导致的不确定性问题；提出了一种基于区间决策图的有色Petri网展开算法，为有色Petri网的高效仿真提供了支撑；针对果蝇大肠边界细胞模式形成这一生物问题，提出了一种基于有色混合Petri网的果蝇大肠边界形成建模方法，给出了完整的实验和仿真对比结果，并对本项目提出的方法进行了验证。本项目发表论文13篇，其中SCI检索论文10篇，3篇论文发表在系统生物学顶刊Briefings in Bioinformatics上，申请技术发明专利1项和软件著作权3项。