【摘 要】
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生物物理学是近年来发展迅速的一门交叉学科,它将物理学中的许多原理和方法引入生命科学,以描述从分子生物学到系统生物学的各个层次的生命现象;而生物学中物质结构与功能的揭示也受助于物理学在技术手段上的进步.因此,生物物理学有着极为丰富的内涵.本文以不同的计算方法为手段,研究了生物物理学中的两个前沿问题:一个是与生物系统中定向输运与力的产生紧密相关的布朗马达定向运动问题,另一个则是关于如何分析高通量测序数
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生物物理学是近年来发展迅速的一门交叉学科,它将物理学中的许多原理和方法引入生命科学,以描述从分子生物学到系统生物学的各个层次的生命现象;而生物学中物质结构与功能的揭示也受助于物理学在技术手段上的进步.因此,生物物理学有着极为丰富的内涵.本文以不同的计算方法为手段,研究了生物物理学中的两个前沿问题:一个是与生物系统中定向输运与力的产生紧密相关的布朗马达定向运动问题,另一个则是关于如何分析高通量测序数据的微生物种群发现问题.在布朗马达的定向运动中,我们系统地研究了一类从费曼棘轮简化而来的布朗马达.通过理论计算我们发现当两个热浴中的粒子质量不相等时,一种特殊的布朗马达Triangula会在某些温度下出现反常漂移,随机模拟也证实了这一点.考虑到实际的物理实现,我们特意讨论了布朗马达在带有温度梯度的单个热浴中的运动.接着我们将平动布朗马达扩展为旋转布朗马达,构造了在温度梯度驱动下能够定向旋转的双端旋转布朗马达.我们同时解析计算了双端旋转布朗马达的平稳角速度并用粒子动力学模拟了旋转布朗马达的运动.为了获得更稳定的平均旋转,我们又将双端旋转布朗马达进一步扩展为四端和多端旋转布朗马达.最后,我们讨论了有多个运动自由度的自由运动布朗马达,发现它们的动力学行为与受限布朗马达相似,并提出了它们在生物学的一个应用――对映异构体的分离.微生物的种群发现是微生物学中一个非常重要且有挑战性的问题.为了加速检测算法,之前的研究者发展了不少基于凸优化的统计方法,以部分取代精度很高但很耗时的聚类加比对的方法.我们考察了在这些方法中常被用到的RNA/DNA基因序列的表示k-mer统计向量,发现它存在不少缺点:生成速度较慢、序列前后顺序信息的丢失以及维度随k的指数增长等.针对这些缺点,我们构造了一个新的特征向量,它的分量由基因序列信号的勒让德展开系数构成.这个新的特征向量被证明是基因序列的一个很好的表示,其生成比k-mer统计快很多.我们将新算法在两个细菌16S rRNA数据集上测试,发现和已有的方法相比,新算法的计算更快速同时在合适的展开阶数下也有很高的预测精度.
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