第210章 计算生物学研究 一（2/2）

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他尝试了二分图，尝试了petri网，但总觉得差点意思。

直到他引入了“有向超图”的概念。在超图理论中，一条边可以连接任意数量的节点，完美契合了生化反应中多底物、多產物的特性。

笔锋游走，他將代谢网络重构为一系列“超边”的集合。每一个反应，不再是两个点之间的连线，而是一个包含多个顶点的集合。

紧接著，为了解决“调控”的问题，他又引入了“符號图”理论。

“代谢流是物理的，但调控流是信息的。正反馈是油门，负反馈是剎车。如果模型里没有正负號，那就等於开车不看红绿灯。”

他给邻接矩阵赋予了正负权值：+1代表激活，-1代表抑制。

隨著最后一笔落下，原本死板的网络图，终於在数学层面具备了生物学的“保真度”。

虽然过程艰难，但地基终於打好了。

……

第二阶段：动力学方程简化

地图画好了，接下来要让车跑起来——注入动力学方程。

这是系统生物学真正的“死地”。

即便是当年那个集结了全球算力、试图暴力破解细胞秘密的“e-cell计划”，最终也倒在了指数级膨胀的计算量面前。

对於大肠桿菌这种拥有几千个基因的复杂生命，传统的动力学模擬就像是在试图用算盘计算天气预报——算力再强，也追不上混沌的脚步。

徐辰在白板上列出了米氏方程组：

v =/

看著那密密麻麻的微分符號，一股无力感油然而生。

问题不在於方程本身，而在於参数。

“几千个反应，意味著几万个 k?（米氏常数）和 v（最大反应速率）。而实验能测出来的，只有不到1%。”

“这是典型的『欠定问题』。”

这就好比让你解一个方程组，你有1000个未知数，却只有10个方程。神仙也解不出来。

整整两天，徐辰陷在这个泥潭里动弹不得。他试图用ai去擬合，但数据非常稀疏，根本餵不饱贪婪的神经网络。

“路走死了。”