楊淑芬

摘 要：時(shí)滯解釋了許多隨機(jī)過程的非馬爾可夫性質(zhì)，這些隨機(jī)過程在涉及生化反應(yīng)或轉(zhuǎn)運(yùn)的分子生物學(xué)的大量問題中起著關(guān)鍵作用。為了證明nMGA方法的通用性，并與其他已有的方法進(jìn)行比較，我們將該方法應(yīng)用于具有時(shí)滯的隨機(jī)反應(yīng)系統(tǒng)。這些反應(yīng)可以誘導(dǎo)基因表達(dá)的隨機(jī)振蕩。時(shí)滯可以模擬由靜默的多階段反應(yīng)構(gòu)成的緩慢過程，在神經(jīng)傳遞中，時(shí)間延遲可能與樹突棘中粒子的陷阱有關(guān)，從而解釋了它們的異常擴(kuò)散。

關(guān)鍵詞：Gillespie算法;時(shí)滯;非馬爾可夫;隨機(jī)模擬