科学研究
学术报告
当前位置: 学院主页 > 科学研究 > 学术报告 > 正文

生物系统胁迫响应机制建模与智能学习

发布时间:2025-11-17 作者: 浏览次数:
Speaker: 唐三一 DateTime: 2025年11月21日(周五)下午15:30-18:30
Brief Introduction to Speaker:

 唐三一,山西大学特聘教授,博士生导师,2003年中国科学院数学所获得博士学位,2003年至2007年在英国Warwick大学从事基因调控网络重构研究。目前主要从事生物数学与生物统计学研究,发表论文130多篇,引用超过10000次。完成或主持数理、信息、医学、交叉等不同学部国家自然科学基金8项。四次应邀出席生物数学国际大会并作大会特邀报告。


Place: 国交2号楼315会议室
Abstract:过度补偿是指个体或群体在压力后恢复至超过基线状态的现象,反映了生命系统对压力的动态适应策略,常常表现为药物毒理效应或水螅效应。报告通过对渔业资源管理模型的再思考,基于logistic和Ricker补偿性增长函数,提出了完全过度补偿模型,给出了药物毒理效应或水螅效应发生的阈值条件。当考虑一个群体分为两个具有本质差异的子群体(如疾病传播中的易感类与感染类),提出了部分过度补偿模型,揭示了疾病传染性触发水螅/药物毒理效应的内在机制。得到的具有明确生物意义的剂量效应曲线,能对包括植物、病虫害等众多领域中24组U型/倒U型实验数据进行拟合,具有普适性。所提出的过度补偿模型将过度补偿机制、药物毒理效应、水螅效应和剂量效应曲线这四个关键词统一起来,理论上得到了过度补偿机制诱导水螅和药物毒理效应的三个必要条件:补偿性增长、强大的再生能力、弱或中等强度的有害抑制。最后介绍在全湖实验中超补偿机制智能学习的应用。