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为解决传统动力学建模需多步假设、依赖专家经验且易误判的问题，研究人员开发深度学习反应框架 DLRN。其可从二维时间分辨数据中快速提取反应网络、时间常数和振幅，在多尺度复杂体系中性能优于经典分析，为化学反应动力学研究提供新工具。
在化学与生命科学领域，解析复杂体系的化学反应动力学一直是关键挑战。传统基于模型的分析方法（如全局目标分析 GTA）虽能从时间分辨数据中提取动力学参数，但需经过假设检验、模型构建等多步繁琐流程，且依赖研究者的专业经验，在未知中间态或高维数据场景下易因人为简化或参数误判导致模型偏差。此外，对于具有隐藏初始态（如非发光暗态）或多时间尺度（纳秒至毫秒级）的复杂系统，传统方法的效率和准确性显著下降。因此，开发一种无需先验假设、能自动解析复杂动力学的智能算法迫在眉睫。
德国美因茨大学医学中心人类遗传学研究所等机构的研究人员开展了相关研究，开发出基于深度学习的反应框架 DLRN（Deep Learning Reaction Framework），并在《Communications Chemistry》发表论文。该研究通过构建 Inception-Resnet 架构的神经网络，结合监督学习对合成数据的训练，使 DLRN 能从二维时间分辨数据（如光谱、琼脂糖凝胶电泳图像）中直接推断最可能的反应网络模型、时间常数（τ）和物种振幅（SAS），且在隐藏态和多尺度场景中表现优异。
研究主要采用以下关键技术方法：
- 神经网络架构设计：基于 Inception-Resnet 搭建 DLRN，包含模型块、时间块和振幅块，分别用于预测反应模型（102 种可能模型的独热编码）、时间常数和物种振幅，输入为 256×256 像素的二维数据。
- 合成数据生成：通过随机生成包含 4 个激发态和 1 个基态（GS）的 102 种物理可行反应模型，利用龙格 - 库塔方法求解微分方程生成浓度矩阵，结合高斯函数模拟光谱，构建 200 万张合成训练数据，涵盖光致发光（PL）、瞬态吸收（TA）等场景。
- 实验验证：使用氮空位（NV）中心的光致发光和瞬态吸收数据、DNA 链置换（DSD）网络的荧光动力学数据等真实实验数据验证 DLRN 性能，结合图形用户界面（G-User-DLRN）实现数据预处理和自动分析。
研究结果
1. DLRN 对合成时间分辨光谱数据的分析
DLRN 通过模型块将二维光谱数据转换为反应模型的独热编码预测，再经时间块和振幅块输出时间常数和振幅。在 10 万样本测试中，Top 1 模型预测准确率达 83.1%（置信度 > 95%），时间常数预测误差 <10% 的比例为 80.8%（Am>0.9），振幅预测误差 < 20% 的比例为 81.4%。即使初始态为隐藏暗态，DLRN 仍能正确推断模型，振幅 A 为零表明其可识别 “关闭” 状态。
2. 与现有拟合方法的对比
与经典拟合和 KiMoPack 算法相比，DLRN 在复杂分支反应（如 ATP 驱动的 DNA 动力学）中无需预设模型，直接预测正确反应网络（概率 98.9%），时间常数和振幅匹配度更高。尽管经典方法残差更小，但存在参数补偿导致的局部最优解问题，而 DLRN 能避免假设偏差，在分支路径 τ 值预测上更接近真实值。
3. 多时间尺度和复杂模型系统分析
针对包含 8 个活性态的三时间尺度（纳秒 - 毫秒）系统，DLRN 通过分尺度处理（每个时间窗口分析 4 个活性态），重组后正确还原复杂动力学，时间常数平均误差约 6%。结果表明，DLRN 可通过多窗口分析突破单尺度活性态数量限制，适用于跨尺度复杂体系。
4. 琼脂糖凝胶电泳和瞬态吸收光谱分析
在时间分辨琼脂糖凝胶数据中，DLRN Top 1 模型准确率 82.4%，时间常数误差 < 10% 的比例 72.8%；瞬态吸收数据中 Top 1 准确率 87%，振幅预测误差 < 5% 的比例 83.1%。其性能差异源于凝胶数据的像素稀疏性，但仍证明 DLRN 在非光谱数据中的通用性。
5. DNA 链置换网络分析
DLRN 成功解析 DSD 网络的分支动力学，在单底物和双底物场景中正确识别反应路径，τ 值误差 < 10%（单底物）和 < 35%（双底物）。通过多浓度实验，利用线性回归提取二阶反应速率常数（kCD误差 4.5%），证明其在真实生物分子系统中的机制解析能力。
结论与讨论
DLRN 通过深度学习与全局目标分析的结合，突破了传统动力学建模对先验知识的依赖，实现了从时间分辨数据到反应网络的端到端自动解析。其核心优势包括：
- 高效性：数秒内完成全参数预测，远快于传统迭代拟合。
- 鲁棒性：在隐藏态、多尺度、非光谱数据等复杂场景中保持高准确率。
- 通用性：适用于光化学、生物分子网络（如 DNA 动力学）、固态缺陷（如 NV 中心）等多领域。
尽管 DLRN 目前限于一阶 / 伪一阶反应，且多尺度分析需人工分窗，但该研究为高阶反应建模（如二阶反应）和自动化多尺度分析奠定了基础。随着训练数据扩展和架构优化，DLRN 有望成为解析细胞信号网络、酶促反应等复杂生命系统动力学的核心工具，推动化学、生物学和医学中动态过程的精准理解。
