格林函数反应动力学：一种在粒子层面、时间和空间上模拟生化网络的新方法

生化网络是生命的模拟计算机。它们使活细胞能够控制大量的生物过程，如基因表达和细胞信号传导。在生化网络中，各组分的浓度通常很低。这意味着必须考虑反应物的离散性质及其相互作用的随机特性。此外，组分的空间分布可能至关重要。然而，当前用于模拟生化网络的数值技术要么忽略物质的粒子性质，要么以平均场方式处理空间涨落。我们开发了一种名为格林函数反应动力学（GFRD）的新技术，它使得在粒子层面以及时间和空间上模拟生化网络成为可能。在该方案中，选择最大时间步长，使得只需考虑单个粒子或粒子对。对于这些粒子，可以使用格林函数解析求解斯莫卢霍夫斯基方程。GFRD的主要思想是利用斯莫卢霍夫斯基方程的精确解来建立事件驱动算法。这使得GFRD在粒子彼此相距较远时能够在时间上进行大步长跳跃。在此，我们将该技术应用于一个简单的基因表达模型。模拟结果表明该方案非常高效。在生物学相关条件下，GFRD比传统的基于粒子的时空生化网络模拟技术快多达六个数量级。