2016湖北华中科技大学物理学院生物物理研究所黄胜友组招聘博士后公告
18:19:58 来源：华中科技大学博士后流动站 浏览次数：
一、课题组简介：
黄胜友博士现为华中科技大学物理学院教授、博士生导师，入选中组部&青年千人计划&、&全国百篇优秀博士论文&及&中国大学生五四奖&。长期从事软凝聚态物质物理、生物物理、生物信息学及计算机药物设计等方面的研究，在Physical Review Letters、Proceedings of the National Academy of Sciences、Drug Discovery Today等国际一流期刊上发表SCI论文60余篇，发展的蛋白质-蛋白质分子对接方法和蛋白质-蛋白质相互作用的评分函数在国际蛋白质相互作用双盲预测评估中多次排名第一。
学院网页介绍：http://phys./xqrjh/838.htm
二、研究方向：
生物物理和结构生物信息学。具体为分子对接、打分函数、生物分子相互作用和结构的建模与预测、计算机辅助药物设计以及复杂网络在生物相互作用系统中的应用，包括蛋白质-配体相互作用、蛋白质-蛋白质相互作用、蛋白质-核酸相互作用、蛋白质结构预测、蛋白质的结构和功能关系等。
课题组网站：http://huanglab.phys./
三、招聘条件:
物理、数学、化学、生物以及计算机相关领域生物物理和生物信息学理论计算或实验方向博士后，要求具有较强的专业基础和理论功底，具备开展独立研究工作的能力和发表了相关的科研成果，有较强的英语阅读和写作能力。
四、岗位待遇：
年薪16-20万人民币，特别优秀者可面议;享有租住博士后公寓、子女入读附小/附中等规定待遇，其他福利待遇参照华中科技大学统一标准;支持教育部博士后基金及国家自然科学基金的申请;聘期为3-6年，优秀者可竞聘正式教师岗位。
五、应聘方式：
请将个人简历发送至huangsy@。主题请注明&博士后申请+本人姓名&。
注：此招聘长期有效。
原标题：华中科技大学物理学院生物物理研究所黄胜友组招聘博士后
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2017年事业单位公益直播备考讲座汇总生物化学体系中对若干物理化学非线性问题的研究--《中国科学技术大学》2013年博士论文
生物化学体系中对若干物理化学非线性问题的研究
【摘要】：合成生物学是21世纪发展起来的生命科学新分支,利用合成生物学技术,我们可以在生物体系中构建多种人工基因调控网络,利用这些网络实现工程应用或者科学研究的目的。本工作所构建基于基因开关结构的基因调控网络,即可用来展示细胞的分化现象或同化现象,它们具有重要的理论和实践意义——例如对多细胞生物个体而言,分化现象驱使干细胞分化发育出组织、器官,最终形成由多种不同细胞构成的有机整体；对生物种群而言,分化现象促成个体差异、亚种,乃至形成新的物种,增强了生物种群对环境的适应性。
从化学的视角来看,基因调控网络是细胞中一类由基因及相关物质组成的化学反应网络,(尽管DNA一对分子长链上往往有很多基因,但这里需要把每个基因视为一个个独立的分子)。“基因开关”是基因调控网络中的一种双稳或多稳元件,它在诸如细胞分化、基因电路、细胞记忆、表观遗传学、发育生物学等领域被广泛研究,最简单的一种基因开关其逻辑结构仅包含一对相互抑制的调控关系,此类“互抑制型基因开关”在近十年来被很多研究者关注和报道。
互抑制型基因开关中调控关系的动力学特性可以用一对常微分方程来描述,该微分方程组包含两个关键变量,组成了一个二维非线性动力系统。用确定性微分方程模型对其进行分析预测的结果表明：该系统应该只拥有最多两个稳定定态(SSS),以及一个不稳定定态(USS),如上图顶层所示,这也是此类基因开关又被称为“双稳态”基因开关的原因。当然,在某些条件下,互抑制型基因开关也有可能只拥有一个稳定定态甚至没有稳定定态。前人的诸多工作从确定性微分方程模拟以及实际生物实验的角度都证明了“双稳态”结论的正确性；一些随机模拟工作的结果虽然和确定性模拟结果在定量上多少有差异,但是最多两个稳态的定性结果和实验以及微分方程结果总是一致的。
在本工作中,我们构建了一个包含有该类型基因开关结构的基因调控网络模块,而随后的实验研究中我们却惊讶地发现在“不稳定定态”附近有新的稳态,也就是所有基因都“沉默”(很少表达)的状态。根据培养环境条件的不同,整个体系既可以几乎全部停留在这个新稳态上,称为“单稳”；也可以在三个稳态上都有所分布,称为“三稳”。实验结果绘制于上图中间层的FACS散点图(左侧为“单稳”,右侧为“三稳”,详见正文和附录),散点图上所有实验结果点趋于集中的区域都是实验意义上的稳定状态,此类实验上的稳定区域可以出现在微分方程模型中的不稳定定态(USS)点附近。
上图底层用曲面图呈现了粒子水平的随机动力学模拟(精确随机模拟算法)结果,也就是精确随机模拟结果的二维概率密度图,可以看出其与实验结果半定量的一致。随后我们用涨落分析、统计分析等方法对精确随机模拟结果进行了详细分析,揭示了导致这一新稳态的根源：分子数离散和涨落的自然本质,这一结论在数学意义上和相关统计物理理论工作的结论一致(详见正文)。在分子数很少的化学反应网络体系,尤其是核心化学物种的分子数经常徘徊在“有”和“无”边缘的小体系中,离散性和涨落效应显得尤为重要,可能导致出人意料的现象。这一类“小分子数效应”用确定性微分方程模型无法处理,而对其简单添加高斯分布涨落项的随机微分方程即“化学朗之万方程”也无法模拟,化学朗之万方程的随机模拟结果用绿色散点绘制于上图顶层,可见只集中于稳定定态(SSS)点附近。
我们的实验发现为下述理论假说提供了一个简单而清晰的实际例子：随机性,尤其是低分子浓度条件下的离散随机分布,可能在介观尺度非线性体系中导致新的稳态。离散性和涨落效应不仅在基因调控网络体系中扮演微妙的角色,还在其它种类的化学反应小体系中具有普遍的重要意义——只要该反应体系中拥有涨落于“有”和“无”边缘的核心分子,这样的化学反应体系可以是单细胞中的天然化学反应网络(除基因调控网络外还有代谢网络等),也可以是人工微反应器或人工微囊中的化学反应网络。这种介观非线性体系中的新颖现象有可能被用来实现一些宏观体系中难以实现的功能,例如“超灵敏性”,将其应用于人工基因调控网络可以大大增强生物传感器的灵敏性,类似的功能也有可能在天然基因调控网络中被发现。
从合成生物学的角度而言,具有“沉默状态”的三态基因调控元件就好比是具有“高阻态”的三态电子元件,可以利用这种基因调控元件在基因调控网络中实现与电子电路中同样的功能,即令系统保持在无输出状态。干细胞等多能性细胞在分化前,有可能就是利用类似机制将自身的各个调控基因互锁在“沉默的”未分化状态,并且也利用这个机制增强对环境条件响应的灵敏性,从而在适当的时机启动分化过程。
另一方面,我们探讨的现象也是一个在合成生物学设计和化学动力学计算中需要认真对待的问题：无论是生物细胞还是表面催化等小体系中的建模模拟,都需要检查是否有必要使用粒子水平的随机动力学模拟而不是基于浓度的微分方程模拟。这个问题在反应动力学体系中粒子数特别少,以至于连续性近似不再成立(因而“浓度”概念不再成立)的情形下显得尤为重要,其对于小体系中的化学动力学模拟以及统计物理问题也有普遍的理论意义。
【关键词】：
【学位授予单位】：中国科学技术大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2013【分类号】：Q75【目录】：
摘要5-8Abstract8-12目录12-14图目录14-16第一章 绪论——生物物理化学的交叉领域16-34 1.1 引言16-17 1.2 复杂系统与复杂网络简介17-21 1.3 基因调控网络与合成生物学简介21-27
1.3.1 基因表达21-22
1.3.2 基因表达调控22-23
1.3.3 基因调控网络23-24
1.3.4 DNA测序与合成24-25
1.3.5 合成生物学25-27 1.4 介观体系的统计特性及介观反应动力学简介27-32
1.4.1 离散性28
1.4.2 随机性28-29
1.4.3 化学朗之万方程29-30
1.4.4 化学主方程30-31
1.4.5 反应动力学的随机模拟31-32 1.5 后续章节概要32-34第二章 本工作使用的基因调控元件及其网络34-50 2.1 引言34 2.2 LacR/O对和TetR/O对34-38
2.2.1 lacR_2和LacO_(22)35-36
2.2.2 lacR_4和LacO_(44)、LacO_(46)36-37
2.2.3 tetR和TetO37-38 2.3 启动子及终止子38-40
2.3.1 组成型启动子Ptemplete38
2.3.2 组成型启动子P_(lacI~q)38
2.3.3 受控型启动子lux promoter Right38-39
2.3.4 受控型启动子Plac_(NOR24)和Plac_(NAND24)39
2.3.5 受控型启动子PtetO39
2.3.6 终止子B001539-40
2.3.7 终止子B100240 2.4 GFP-LVA和RFP-LVA40-43 2.5 LacZα43-44 2.6 LuxI-LVA和LuxR44-45 2.7 基因开关模块和通讯模块45-47 2.8 本工作构建的基因调控网络47-50第三章 动力系统分析和实验观测的结果对比50-77 3.1 引言50 3.2 基因开关模型50-59
3.2.1 基因开关模型图示51-53
3.2.2 模型中的化学反应过程53-57
3.2.3 ODE动力系统57-59 3.3 确定性微分动力系统分析59-66
3.3.1 相空间、速度场和轨线59-60
3.3.2 奇点和零线(Nullcline)60-63
3.3.3 针对本文这个体系的分析63-66 3.4 出人意料的实验结果66-77
3.4.1 FACS散点图和无荧光状态67-69
3.4.2 化学诱导物和三稳态并存69-74
3.4.3 附：从分离出的单一状态弛豫74-77第四章 随机性和离散性带来了新稳态77-103 4.1 引言77 4.2 SSA模拟与实验结果半定量吻合77-87
4.2.1 模拟中的参数约化和调节78-83
4.2.2 模拟结果与实验结果对照83-87 4.3 基于概率密度分布的分析87-97
4.3.1 条件分布P(B|A=n_A)88-90
4.3.2 “均值零线”的交点与稳定性90-94
4.3.3 生灭边缘的有偏分布94-97 4.4 化学朗之万方程模拟97-98 4.5 一个半解析的唯象解释98-103第五章 进一步的实验工作和展望103-112 5.1 引言103 5.2 通讯模块、逻辑门元件103-105
5.2.1 通讯模块103-105
5.2.2 逻辑门元件105 5.3 细胞间通讯驱动的分化与同化105-108 5.4 超灵敏性108-110 5.5 “沉默的”稳态与细胞分化110-112附录1 英文缩写词表及汉语释义112-114 数学物理,统计112 物理化学,生物化学112-113 生物学113-114附录2 荧光驱动的细胞分选(FACS)技术114-119致谢119-120在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果120-121参考文献121-124
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