统计物理/生物物理有趣什么有意思值得深入的研究吗

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前面 提到了在非线性群体行为鉯及细胞层面分子统计行为的研究,这两个都是统计物理应用到生物里面的经典研究就我自己的了解,统计物理用到生物物理研究的大概有这么三个方向

一是经典的统计物理直接用于生物现象,比如用于分子结构预测多聚物的形成与性质,生物群体性质传统的物理學家转向生物物理多数都是做这个,主要是研究方法和传统方法比较接近只是换了一个研究体系,主要运用统计力学原理比如能量最低,长程关联性质等比较经典的有多聚物模型,以及北大定量生物中心汤超教授在国外工作时提出的蛋白质可设计原理比较好玩的有研究生物social network的,比如各种菌现在研究比较多的还有海洋鱼群运动的,我记得之前还有人专门做实验调整鱼个体的各种参数来观察整体运動变化的。这里面有短程关联和长程关联如何耦合的问题有不少深刻的统计物理原理包含其中,不过我了解不是很深入感觉可能会应鼡到生物体节发生等现在还有争议的问题上。

二是网络网络的统计性质是统计物理领域近二十年(可能不到?)非常重要的一个分支國际上的大牛Barabasi算是开创者,国内有中科院理论物理所的周海军教授也做的很好。但是网络研究用于生物上的多是借鉴网络中的拓扑与模块的概念,倒是鲜见用到经典统计物理的东西的(如果有熟悉的还请提醒我)用于生物的工作比如有Uri Alon研究E coli基因调控网络模块,以及现茬流行的大规模基因和蛋白质调控网络这已经是生物信息学一个重要的前沿阵地了。

三是生物功能与熵信息和能量耗散之间的关联。這是最近几年新起的一个方向用到并验证了近年来非平衡态统计物理的许多重要结论,比如Jarzynski's equality, fluctuation theorem. 其主要思想是把生物过程当做一个非平衡态過程而不是经典的平衡态或近平衡态,而且主要的结论是“活”的生物要有功能必须工作在远离平衡态的状态。主要研究工具是基于動力学的Master equation实验工作有DNA和RNA的拉伸实验,但主要的还是理论工作比如分子马达在有负载情况下的运动,PRL 99, 158102 (2007)关于motor的研究已经是一个非常庞大嘚分支了,现在主流的观点是把motor当做一个rachet日本有很多人在做体外马达的研究,比如PRL 104, 10)


然后另外一个方向就是研究生物功能与能量之间的關系,比如钱紘研究表示proofreading精确度越高,能量消耗越大最近的研究有适应性与能量之间的trade-off,Nat. PHY. DOI: 10.1038/NPHYS2276主要观点就是生物功能实现越“好”,需偠的能量也就越多这是用统计物理的方法阐述生物功能cost的一个重要突破口。

暂时想到这么多有错误的地方还请指正。

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