个人简介
肖方舟,1993年生于濮阳,河南,中学随家庭迁至上海。高中就读华师大二附中期间接触到微生物、植物、分析化学相关的科学研究,开始着迷于生物体的能力,想着是否有一天我们可以像设计制造汽车和飞机一样来设计制造生物体。因此他被合成生物学吸引,大学就读于华盛顿圣路易斯,学习生物工程与数学。大学期间他探索了各种研究方向以了解有哪些潜在方法使生物机器设计与制造成为现实,包括基因与细胞工程,计算生物学,机器学习,生物物理,以及生物数学。基于这些探索,他认为合成生物学想要成为一个成熟的基于生物机器设计与制造的工程领域有一个重要问题还没人着手解决,那就是这个领域的理论基础,正如牛顿力学和拉格朗日力学之于机械工程,气体方程和热力学之于热机,欧姆定律和线性输入输出系统之于电子工程。而他当时作为突破口的一个具体问题是,生物系统是如何基于有很强噪音和随机性的分子作用过程实现既可靠又精确的行为的?”答案是反馈控制!“他博士面试期间被人告知。从而,他开始相信控制论是解决这个理论基础问题的核心,并于2016年开始了在加州理工师从John C Doyle (强·道耀,”鲁棒控制领域的活化石“)的博士学习。他于2022年拿到博士学位,博士论文为生物机器设计与制造打造了一个理论基础,可以全局、动态地分析与设计细胞内的代谢网络与生物调控通路。之后他作为博后加入加州大学圣地亚哥分校Suckjoon Jun组研究这个理论基础如何上升至细菌的生理过程,即生长与存活的动态调控。在2024年1月,他有了得天独厚的机会作为助理教授加入西湖大学,建立生物机器控制与架构(BMAC)实验室,来孵化为生物工业革命做准备的基建型研究。短期目标是(1)基于这个理论框架打造成熟的计算机辅助设计(CAD)工具来加快代谢工程中的设计-测试-制造循环,(2)进行多场景的应用,包括代谢工程和系统生物学,并(3)进一步拓展理论框架至细胞生理、微生物群、及多细胞感知与沟通。
研究方向
生物机器控制与架构(BMAC)实验室致力于推动有独特生物能力的生物机器工程,即能适应、存活、生长、支配的生物机器。BMAC实验室以此为目标来助力生物工业拥有自己独特的能力来赋能其他工业,从而成长出自己的工业革命,而非其他工业--如化学、材料、医药--下的分支。推动这一进程的重点在于生物机器设计与制造过程的标准化和规模化,而这需要一个系统理论基础,如计算机的图灵机,沟通网络的信息通道,电路的线性输入输出系统,热机的热力学定律。BMAC实验室融合了数学、控制论和生物工程来为生物机器打造了一个系统理论框架,为细胞代谢网络调控的工程设计奠定了新的理论基础。一方面,BMAC实验室开发了反应级数多面体(ROP)来刻画酶活性的调控,替代了一百多年来的米氏方程。米式方程假设某些化合物浓度远大于其他,这使其不适用于近些年在代谢工程、合成生物里出现的组合式、大幅动态的调控网络。而ROP基于微分几何,不需要做任何假设就可以全局的分析生物调控。另一方面,BMAC实验室也基于ROP开发了在有限数据下对代谢系统的计算方法,流指控制(FEC),革新了只能用于缓慢代谢过程的流平衡分析(FBA)。FEC可以把细胞中代谢过程的调控转化为一个动态的最优控制问题来捕捉动态过程,而非FBA的静态线性优化问题。FEC可以基于代谢网络的结构直接预测代谢过程的动态,比如糖酵解振荡以及细胞在温度或营养条件骤变时的生长抑制。
下一步,BMAC实验室将专注于(1)基于ROP和FEC打造与产业应用紧密结合的计算辅助设计方法,实现在代谢工程、生物发酵中的动态控制及设计制造测试循环的快速迭代,(2)进行多场景的应用,包括代谢工程中的动态调控和系统生物学中的组合式调控,并(3)进一步拓展理论框架至细胞生理、微生物群、及多细胞感知与沟通。
代表论文(*代表通讯作者)
1. F. Xiao, “Biocontrol of Biomolecular Systems: Polyhedral Constraints on Binding's Regulation of Catalysis from Biocircuits to Metabolism”,PhD Thesis,Caltech, 2022
2. F. Xiao, J. Li, and J. C. Doyle, “Flux exponent control predicts microbial metabolism dynamics from network structure”, in2023 American Control Conference (ACC), 2023
3. F. Xiao, M. Khammash, and J. C. Doyle, “Stability and control of biomolecular circuits through structure”, in2021 Annual American Control Conference (ACC)
★ Best student paper finalist, 5 out of 800+ papers.
4. V. Galstyan, K. Husain,F. Xiao, A. Murugan, and R. Phillips, “Proofreading through spatial gradients”,eLife, 2020.
5. J. P. Marken*,F. Xiao*, and R. M. Murray, “A geometric and structural approach to the analysis and design of biological circuit dynamics: A theory tailored for synthetic biology”,bioRxiv, 2020.
6. N. Olsman, A.-A. Baetica,F. Xiao, Y. P. Leong, R. M. Murray, and J. C. Doyle, “Hard limits and performance tradeoffs in a class of antithetic integral feedback networks”,Cell Systems, 2019.
7. N. Olsman,F. Xiao, and J. C. Doyle, “Architectural principles for characterizing the performance of antithetic integral feedback networks”,iScience, 2019.
8. F. Xiao, M. Fang, J. Yan, and J. C. Doyle, “Coupled reaction networks for noise suppression”, in2019 American Control Conference (ACC), 2019, pp. 1547–1554.
9. F. Xiaoand J. Doyle, “Robust perfect adaptation in biomolecular reaction networks”, inIEEE Conference on Decision and Control (CDC), 2018, pp. 4345–4352.
联系方式
电子邮箱:xiaofangzhou@westlake.edu.cn
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