复杂代谢网络幂律建模的重整化群方法
生物物理
2019-11-22 v1 动力系统
适应与自组织系统
化学物理
分子网络
摘要
在复杂生物系统的建模中，幂律模型（如 S 系统和 GMA 系统）的使用通常在浓度跨越数个数量级的范围内提供显著的准确性，这一异常宽广的范围目前尚未被完全理解。为了在这方面提供更深入的见解，本文致力于对分形或自相似介质中的反应进行重整化群分析。特别地，重整化群方法被应用于研究描述此类反应的速率定律在几何尺度改变时如何变换。该分析的精确目的是探究幂律速率定律是否呈现出某些显著特征，从而解释幂律建模的成功。正如我们将看到的，根据重整化群的观点，答案是肯定的，因为幂律是重整化群变换的临界解，即幂律速率定律是重整化群不变的解。此外，结果表明这些结果也意味着在浓度标度群下的不变性，从而解释了所报道的幂律模型在代谢物浓度跨越数个数量级范围内的准确性。
引用
@article{arxiv.1910.07282,
title = {Renormalization group approach to power-law modeling of complex metabolic networks},
author = {Benito Hernández-Bermejo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.07282},
year = {2019}
}