ワディントン景観の概念は、1957 年に英国の発生生物学者コンラッド ハル ワディントンによって最初に提案され、細胞発生の動的な進化を説明するのに影響を与えてきました。

ワディントンが表現するために丘を転がり落ちるボールの比喩細胞分化エピジェネティクスで広く採用されており、発生生物学。しかし、これらの状況、特に高次元システムの定量的な特徴付けは、依然として困難な問題です。計算生物学。

Tiejun Li教授（北京大学出身）とWei Zhang博士（ベルリンフライ大学およびZuse Institute Berlin出身）が主導し、Yue Zhao（筆頭著者、北京大学博士課程学生）とともに、最近の研究が行われました。出版された日記でナショナル・サイエンス・レビューは、この課題に効果的に取り組む深層学習手法である EPR-Net を紹介します。

この方法は、ワディントン地形の負の勾配が非平衡系の文脈における拡張ヘルムホルツ分解に対応するという独自の数学的洞察を活用しています。この洞察は、統計物理学におけるエントロピー生成率 (EPR) に密接に関連しており、これまで認識されていなかった画期的な進歩です。

研究チームは、複数の安定点、リミット サイクル、ストレンジ アトラクターを示すモデルなど、さまざまな生物学的モデルへの EPR-Net の適用を通じて、EPR-Net の威力を実証しています。この方法を拡張した拡張 EPR-Net も導入されています。

この研究では、ベンチマーク問題に対する強化された EPR の有効性と、他の方法よりも優れていることが示されています。また、ランドスケープ構築、次元削減、および可変係数の問題に対処するための統一フレームワークも提供します。

EPR-Net は計算効率を高め、境界条件、統計物理学におけるエントロピー生成率に直接つながる明確な物理的解釈を提供します。

高次元のランドスケープを視覚化するという課題に対処するために、研究者らは EPR-Net を使用した次元削減戦略も開発しました。この戦略は 8 次元リミット サイクル システムの研究に適用されており、システムの平衡分布に厳密に一致するだけでなく、これまで観察されたことのない新しい繊細な構造を明らかにする正確な予測が得られます。

「EPR-Net は、そのエレガントな数学的基礎と凸構造を備えており、高次元 NESS システムのエネルギーランドスケープ関数を構築するための効果的な戦略となることが期待されます。」と研究者らは結論付けています。「私たちは現在、この方法のさらなる拡張と応用を模索しています。この強力な方法には、潜在的な状況を視覚化することで多くの複雑なNESSシステムの理解を向上させる可能性があるため、私たちは興奮しています。」

詳細情報:Yue Zhao et al、EPR-Net: 変分力投影定式化による非平衡ポテンシャルランドスケープの構築、ナショナル・サイエンス・レビュー（2024年）。DOI: 10.1093/nsr/nwae052