细胞命运决定和多细胞生成中的数学模型｜周二直播·生命复杂性读书会

导语

在多细胞生物的形成过程中，一个引人入胜的问题是：细胞状态如何自发而有序地增加。从一个受精卵开始，经过生长和分化，各个细胞井然有序地表达不同的基因，最终走向迥异的细胞命运，尽管它们共享着相同的遗传密码。那么，究竟是什么样的“力”促使并维持了这些细胞状态的差异？又是何处来的信息，“告诉”细胞它应该走向哪个状态？

我们本周二晚的将由北京大学定量生物学中心助理教授、研究员李志远老师分享，基于动力学模型，运用吸引子和互信息的语言，探讨细胞命运决定背后的数学模型与网络机制。

内容简介

多细胞生物生长发育的过程中，共享同一遗传密码的细胞需要在上百种不同的命运中进行“选择”，在时间和空间上形成高度有序的形态。自数十年前起，研究者们就开始探究细胞命运决定中的网络动力学模型，以反馈、吸引子、分岔等一系列数学语言来定量构建细胞命运决定的地形图。然而，领域中一些本质问题仍然没有完全清楚，例如：

命运决定过程中转录因子间的组合逻辑是什么？

不同逻辑组合对命运决定的动力学过程有什么影响？

细胞命运决定是由噪声还是信号驱动的？

以及，在多细胞体系形成的过程中，整个体系的复杂度如何在没有外界指引的情况下自发增加？

带着这些问题，我们将探讨细胞命运和多细胞生成中的数学模型，特别是这些模型的不足，以及对复杂性自发生成的一些思考。

内容大纲

1. 细胞命运决定的动力学语言：正反馈、吸引子和分岔

2. 动力学模型的简化为什么会“离了谱”？

3. 发育过程中互信息自发增加的最简模型

核心概念

网络动力学

反馈

细胞命运决定

互信息

参考文献

Moris, Naomi, Cristina Pina, and Alfonso Martinez Arias. Transition states and cell fate decisions in epigenetic landscapes. Nature Reviews Genetics 17.11 (2016): 693-703.

Zhang, Lu, et al. A mathematical framework for understanding the spontaneous emergence of complexity applicable to growing multicellular systems. PLOS Computational Biology 20.6 (2024): e1011882.

Xue, Gang, et al. A logic-incorporated gene regulatory network deciphers principles in cell fate decisions. Elife 12 (2024): RP88742.

主讲人

李志远，北京大学定量生物学中心助理教授、研究员，北京大学-清华大学生命联合中心研究员。2009年在北京大学物理学院获物理学学士学位，2014年在加州大学旧金山分校获生物物理学博士学位，2015年在普林斯顿大学进行博士后研究，2019年加入北京大学。课题组的研究以“生物系统中的自组织规律”为核心，以数据挖掘和网络动力学等计算方法为手段，着重关注如下几个领域：微生物从演化到群落互作中的定量科学，多细胞体系中模式生成的数学规律，生物大数据挖掘的方法建设，传染病动力学和对非药物干预的建模。

实验室主页：https://cqb.pku.edu.cn/zyli/

直播信息

时间：2024年9月10日（本周二）晚19:00-21:00

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生命复杂性读书会：

生命复杂系统的构成原理

在生物学中心法则的起点，基因作为生命复杂系统的遗传信息载体，在生命周期内稳定存在；而位于中心法则末端的蛋白质，其组织构成和时空变化的复杂性呈指数式增长。随着分子生物学数十年来的突飞猛进，尤其是生命组学（基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等的集合）等领域的日新月异，当代生命科学临近爆发的边缘。如此海量的数据如何帮助我们揭示宇宙中最复杂的物质系统——“人体”的构成原理和设计原理？阐释人类发育、衰老和重大疾病的发生机制？

集智俱乐部联合西湖大学理学院及交叉科学中心讲席教授汤雷翰，国家蛋白质科学中心（北京）副研究员常乘、李杨，香港浸会大学助理教授唐乾元，北京大学前沿交叉学科研究院研究员林一瀚，中国科学院分子细胞科学卓越创新中心博士后唐诗婕，共同发起「」读书会，从微观细胞尺度、介观组织器官尺度到宏观人体尺度，梳理生命科学领域中的重要问题及重要数据，由生物学家提问，希望促进统计物理、机器学习方法研究者和生命科学研究者之间的深度交流，建立跨学科合作关系，激发新的研究思路和合作项目。读书会从2024年8月6日开始，每周二晚19:00-21:00进行，持续时间预计10-12周。欢迎对这个生命科学、物理学、计算机科学、复杂系统科学深度交叉的前沿领域感兴趣的朋友加入！

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