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基因调控网络的随机理论

发布时间:2026-08-27 作者: 浏览次数:
Speaker: 贾晨 DateTime: 2026年8月28日(周五)下午15:30-16:30
Brief Introduction to Speaker:

贾晨,北京计算科学研究中心特聘研究员,博士生导师,国家海外高层次青年人才。2009年与2015年先后于北京大学数学科学学院取得学士与博士学位,后赴美分别在德克萨斯大学达拉斯分校与韦恩州立大学从事博士后研究,2019年回国并入职计科中心。主要从事数学、物理学、生物学、化学、数据科学、智能科学交叉领域研究,致力于发展随机生化反应网络的严格数学理论、非平衡热力学理论、新型统计推断方法、高效高精度计算方法。目前任中国运筹学会计算系统生物学分会理事,中国工业与应用数学学会数学生命科学专委会委员,中国数学会医学数学分会理事会委员,中国生物信息学学会网络生物学专委会、算法研究专委会委员。主持国家自然科学基金天元青年重点专项、面上项目、交叉学部专项等项目。以第一作者或通讯作者发表学术论文50余篇,多项研究发表在PRL、PRX、Nature子刊、SIAM汇刊等相关领域内的权威杂志上。

Place: 国交二号楼315会议室
Abstract:细胞中的基因调控网络是复杂系统的典型代表,其动力学具有高度的非线性与随机性。随机涨落并非确定性动力学之上的简单扰动,而是影响基因表达、细胞表型与命运决定的重要内在因素。随机过程为刻画生化反应中的微观随机事件及其宏观动力学效应提供了自然的数学框架,也是连接分子调控机制与细胞功能的重要理论工具。围绕随机基因调控网络,建立系统而严谨的数学理论,发展高效可靠的高精度计算方法,并结合单细胞数据建立新型统计推断方法,是理解复杂细胞随机动力学的三个重要方面。相关研究涉及随机过程、非线性动力学、统计物理、系统生物学、科学计算、数据科学等多个领域,已成为重要的前沿交叉研究方向之一。相关理论与方法不仅有助于阐明基因表达调控、细胞命运决定与疾病发生发展等重要生命现象的内在机制,也为复杂随机系统的数学研究提供了新的问题与理论范式。本报告将介绍我与合作者近年来在随机基因调控网络的数学理论、高精度计算方法以及基于单细胞数据的统计推断等方面的一些研究进展,希望能够起到抛砖引玉的作用。