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第3章 结合生物的网络思考

多层次的调节是概率网络的特征

基本单位的共性(H2NCCOOH)和特性(R基)是层次形成的基本,同时在整体的运算使得层次不断跃迁。从一维的序列到二维的模体到三维的结构,每个层次都有一定的内部分布如局域富集化,层次之间有相似性,将其R基的相互作用视为概率的处理,在网络的层次能够构建实物的理想化

核酸的序列的层次体现在功能层次的表达,从而对层次内部的排列造成影响(如转座子,基因片段的整体变换,易位,重复,倒位)

简单分子(磷酸基团)作为一定的流动维持整体的运动协调,形成多个循环的耦合(三羧酸循环)。耦合是有向的,即概率连接的,这是网络的层次的无限组合中经过自然选择得出的有限优化解。

膜是层次的一种比较大的划分,其制造的势差是生物维持自身低熵和消化外界低熵的必须。其是整体的一个本征,循环耦合的一个实体。流动镶嵌模型是个很好的模拟,在膜的层次,有一定的亚层(脂筏),处于动态的流动(流动的方向速度是其他层次的运算的结果),其内部也在不断更新

酶的作用机理是改变分子反应的自由能,这是一种整体的表述,在我看来,这是因为酶的结构改变分子碰撞导致的反应的路径的概率,一些不必要的试错被省略,可以沿着一定的路径进行反应,因而需要的能量减少(隐含假设,概率的实现需要能量的参与,概率=能量)。酶的作用有一定的序列和结构,如呼吸链的传递体的排列

在机体的网络中,可能发生的事情一定会发生,只要我们确定其发生的时间尺度远大于我们期望的有效作用时间(如人患癌症是必然发生的,但对个体来说生前不被困扰就行,类似于我死后哪管洪水滔天)。因而网络的自稳态还是需要一些不可缺乏的要素,不能通过代偿弥补,如必要的氨基酸和维生素。其可构成一些层次的中心节点。即机体可以通过耦合到更大层次的系统得以完整(生态系统满足人的需要)

激素是整体层次的调节,其结果是统计式的网络运算,即可能在不同部位产生不同的效应,但在整体层次可以表达出一定的性质,即本征。同时由于网络的特性,任何本征的表达都是本征的群体的适合当前环境的表达(使得具有缓冲和适应环境的性质)。层次的相似性使得这种性质在多层次得以体现。

新陈代谢是机体多层次的耦合的结果,在排列组合中形成的一个个层次(一定的物质倾向于形成层次)即各个循环,一定的循环又可以通过组合形成更大的循环体,他们需要一定的输入以维持循环的构建(失去速度就失去持续的可能性),因而有充当信使的分子沟通各个层次和层次的层次(都是网络的选择性表达):ATP,磷酸基团等等。比较普遍的是糖,脂质,氨基酸,核苷酸的分解合成代谢,这是网络的选择性的路径表达。其更底层的是中心法则:DNA—RNA—PROTEIN,各个层次的合成分解也是特定的网络式的概率表达,整体的性质是适应环境的变化(求本征),其细胞代谢和表达调控是机体的作用基础。同时也耦合于机体的整体变化(人活着才能有细胞的持续网络表达,虽说人死了还是有一些细胞活着,但不多也不持久,从整体的利益出发,互为照应是一种均衡)

细胞代谢的调节网络:酶活性,细胞信号,基因表达调控

调控网络不仅是一种作用,其也是一种结构:

在比较大的基数下一般的规律容易体现,即概率的表达,这与数学的极限概念相似。因而在人体的30亿的碱基对中就可以有不同的层次表达:,首先是不同的碱基序列形成的编码和非编码区域,其形成的结构使得有不同的控制元件的出现和分布,然后是基因和非编码基因区域在染色体内部的分布,最后形成的46条染色体又是一定层次的收敛。每个层次之间同样有着一定的作用和交流(如转录因子),同时它们的表达的概率是不一样的,这点由不同层次的耦合来确定,如DNA的甲基化和蛋白质的磷酸化,变化在底层是剧烈的如同量子涨落,在宏观层次则体现出一定的整体性质即本征,这点是我们可以看到和理解的

细胞是一种量子化的概念理解,基于可以独立存在的假设。然而细胞不可以独立存在,只有基于一个更大的网络才能存在(层次跃迁:分子-细胞器-细胞-组织-器官-系统-机体-群体-物种-生态系统,每个层次有自身的内部循环且层次之间有作用影响),我倾向于将其视为网络,量子化的理解可以视为是网络的路径表达,即本征。任何层次总能找到包容和被包容的层次,根据层次的相似性所以层次形成一个整体。

不同的表达(A*B)可以视为量子衍生的网络的矩阵的运算,其连接需要同样的基底。同时其形成层次的机制与蛋白质的氨基酸连接相似,有共性和特性,层次的局域化,层次的相似性

网络的收敛半径是很重要的,如细胞的大小就是一个很好的例子。

网络的理解形式使得观察只是一次表达,需要多次的观察从而分析其出现的频率才能理解其网络形式

细胞必须和细胞外基质一起理解

细胞通讯和信号转导就是网络的结构,每一步的连接都是概率的,通过整体的耦合,使得能够发挥出整体的性质,一种本征。

生物的行为都是层次耦合的网络选择性表达,基于层次的循环特性和整体的生命周期性行为,我们可以将生物的一切行为视为多周期的耦合(概率网络),其具体的表达可能有所不同,但在更大的层次又可以涌现出周期的规律(可被观测)

网络的数学形式以微分方程表示,其有特征解和一般解(系数可以不一样,这是一种选择性表达),其都是周期的。同时可以泰勒级数展开成多层次(可否视为本征的运算?)

周期的耦合必然有傅里叶分析

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