估计阅读时长: 8 分钟原核生物细胞内的中心法则是指遗传信息从DNA经RNA到蛋白质的传递过程，具有高效和经济的特点。DNA复制、转录和翻译均在细胞质中进行，且转录与翻译高度偶联——新生mRNA尚未完全合成，核糖体便已结合并开始翻译，极大提升了蛋白质合成速率。原核生物mRNA常为多顺反子结构，一条mRNA可编码多个功能相关的蛋白质，且无内含子、无需剪接，可直接作为翻译模板。此外，原核mRNA半衰期极短，便于快速响应环境变化。基因表达主要通过操纵子结构在转录水平进行精细调控，如乳糖操纵子和色氨酸操纵子，使原核生物能够灵活适应多变环境。这些机制共同构成了原核生物中心法则的核心，体现了其高度优化的遗传信息传递系统。 Attachments the-central-dogma-of-molecular-biology1-l • 70 kB • 70 click 2025年12月21日
估计阅读时长: 5 分钟将复杂的生物学过程拆解为单元化学反应，是进行定量模拟的基石。转录是基因表达调控的关键环节，决定了细胞在特定时间、特定环境下合成哪些蛋白质，对生命活动至关重要。最近的工作中需要将原本非常粗糙的虚拟细胞转录事件模型拆解为更加细分化的多步骤生物化学过程，以适应针对细胞群落生长的建模计算。下面为我将原核生物的转录过程拆解为一系列可以用化学式表示的单元步骤的结果。 在介绍这些分步骤之前，我们会需要首先来定义一下模型中会用到的各种“化学物质”（分子和复合物）： RNAP: RNA聚合酶全酶（包含核心酶和σ因子）。 DNA: 基因组DNA双链。 DNA_P: 包含启动子区域的DNA。 DNA_T: 包含终止子区域的DNA。 NTP: 核糖核苷三磷酸（ATP, UTP, GTP, CTP的统称）。 PPi: […]
估计阅读时长: 7 分钟Boids算法（也称鸟群/鱼群算法）是Craig Reynolds于1986年提出的群体行为模拟模型，通过三条局部规则模拟鸟类、鱼群等生物群体的自组织运动。在Boids算法中，整个过程通过个体（称为“boid”）的局部交互实现全局有序行为，无需中央控制。每条规则计算个体与邻居的相互作用力，最终合力决定运动方向。Boids算法的精髓在于用局部规则涌现全局智能，其简洁性、可扩展性使其成为连接生物行为与工程控制的桥梁。从《蝙蝠侠》的蝙蝠群到无人机编队表演，从游戏生态到交通优化，Boids持续证明：自然界的简单规则，足以驱动复杂系统的有序演化。 Order by Date Name Attachments Boids • 28 MB • 331 click 2025年8月10日Boids • […]
估计阅读时长: 30 分钟https://github.com/xieguigang/Moira LBM（格子玻尔兹曼方法）凭借其介观模型特性，在流体模拟领域展现出显著技术优势：其碰撞与迁移过程仅依赖局部数据，天然适配GPU并行计算，CUDA实现可达成10–100倍加速比；处理复杂几何边界时无需生成体网格，通过格点标记固体并配合反弹边界即可高效实现，尤其适用于多孔介质等场景；同时，通过扩展分布函数可灵活耦合多物理场，例如引入温度分布函数模拟传热，或采用伪势模型捕获多相流中的相分离现象。尽管在高速或高粘度流动中存在局限，但通过MRT算法优化及GPU硬件加速，LBM已成为微流动、多孔介质、多相流等复杂流体模拟的理想工具，在航空工程等领域已有成功应用案例，其应用前景持续拓展。 Order by Date Name Attachments frame-00093 • 2 MB • 334 click 2025年8月9日ffmpeg • […]
估计阅读时长: 15 分钟进行生物化学代谢反应网络的模拟计算，可以分为三种技术路线：基于线性规划做优化的FBA方法，基于常微分方程组求解的动力学模拟方法，以及最近发展的基于图神经网络做模拟计算的深度学习计算方法。在下面的表格中，在这里进行比较和总结了上面所提到的三种计算分析方法各自的计算原理和应用领域： 计算方法 原理 优势 适用场景 通量平衡分析（FBA） 基于约束条件（如化学计量矩阵、酶容量限制）和线性规划，在假设代谢网络处于稳态（即代谢物浓度不变）的前提下，计算代谢通量的分布，通常以最大化特定目标（如生物量生长）进行优化 1. 无需详细的酶动力学参数，特别适合大规模网络研究。2. 计算速度快，可系统性地预测基因敲除或环境扰动下的表型变化。3. 广泛应用于指导代谢工程，优化目标产物合成。 追求快速评估和全局优化：如果你的研究目标是在基因组尺度上快速评估微生物在不同条件下的生长或产物合成潜力，并且难以获取详细的动力学参数，FBA是一个非常实用的起点 动力学模拟 基于质量作用定律等构建常微分方程组（ODEs），描述每个代谢物浓度随时间变化的动力学过程，通过数值方法求解方程组 1. 能够捕捉代谢物浓度和通量的瞬态动态变化，揭示更精细的调控机制2. […]
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[…] 在前面写了一篇文章来介绍我们可以如何通过KEGG的BHR评分来注释直系同源。在KEGG数据库的同源注释算法中，BHR的核心思想是“双向最佳命中”。它比简单的单向BLAST搜索（例如，只看你的基因A在数据库里的最佳匹配是基因B）更为严格和可靠。在基因注释中，这种方法可以有效减少因基因家族扩张、结构域保守等原因导致的假阳性注释，从而更准确地识别直系同源基因，而直系同源基因通常具有相同的功能。在今天重新翻看了下KAAS的帮助文档之后，发现KAAS系统中更新了下面的Assignment score计算公式： […]
不常看到, 没有多余矫饰的表达。敬意。
[…] 在前面写了一篇文章来介绍我们可以如何通过KEGG的BHR评分来注释直系同源。在今天重新翻看了下KAAS的帮助文档之后，发现KAAS系统中更新了下面的Assignment score计算公式： […]