使用分区跳跃法量化生化反应网络中的随机效应

“跳跃”方法在显著加速复杂生化反应网络的随机模拟方面展现出巨大前景。然而，迄今为止文献中鲜有其具体的实际应用。在此，我们使用“分区跳跃算法”（PLA）[L.A. Harris and P. Clancy, J. Chem. Phys. 125, 144107 (2006)]——一种最近引入的多尺度跳跃方法——来解决这一问题。我们使用PLA研究了两个模型生化反应网络中的随机效应。我们所考虑的网络足够简单，易于直观理解，但又足够复杂，能够普遍代表真实的生物系统。我们展示了PLA如何让我们量化这些系统中微妙的随机效应，这些效应用其他方法难以确定；同时也能量化那些令常用的“精确”随机方法难以应对的显著行为。我们还阐明了可能阻碍该方法的瓶颈，并举例和讨论了克服它们的可能策略。总体而言，我们的目标是通过提供该方法益处的生动例证，同时阐明实践中常遇到的障碍，来辅助并推动未来跳跃方法的应用。