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完整微观链通常太大，难以直接计算。例如，要求未来某个时间系统处于某类状态的概率，或者求长期稳态分布，都可能因为状态数太多而不可行。同时，研究者往往并不关心所有细节，而只关心某些关键变量，例如某个蛋白是否被激活。因此，可以把对目标变量没有影响或近似没有影响的细节合并掉。粗粒化依据可以是研究目标、分子结构、反应网络对称性，或者成块性条件。粗粒化后得到的宏观状态可能是：“关键蛋白未激活”、“关键蛋白已激活但未结合配体”、“关键蛋白已激活且结合配体”等。

完整微观链通常太大，难以直接计算。例如，要求未来某个时间系统处于某类状态的概率，或者求长期稳态分布，都可能因为状态数太多而不可行。同时，研究者往往并不关心所有细节，而只关心某些关键变量，例如某个蛋白是否被激活。因此，可以把对目标变量没有影响或近似没有影响的细节合并掉。粗粒化依据可以是研究目标、分子结构、反应网络对称性，或者成块性条件。粗粒化后得到的宏观状态可能是：“关键蛋白未激活”、“关键蛋白已激活但未结合配体”、“关键蛋白已激活且结合配体”等。

Ganguly 等人的工作研究的是：给定一个连续时间马尔科夫链和一个状态分组，在什么条件下可以在分组后的状态上定义合理的聚合模型。Petrov 的工作进一步讨论如何在 rule-based biochemical models 中自动寻找这种聚合结构。这里的 rule-based model 指的是用反应规则描述系统，而不是一开始就枚举所有可能的微观状态，因此特别适合处理状态空间极大的生化系统。

Ganguly 等人的工作研究的是：给定一个[[连续时间马尔科夫链]]和一个状态分组，在什么条件下可以在分组后的状态上定义合理的聚合模型。Petrov 的工作进一步讨论如何在 rule-based biochemical models 中自动寻找这种聚合结构。这里的 rule-based model 指的是用反应规则描述系统，而不是一开始就枚举所有可能的微观状态，因此特别适合处理状态空间极大的生化系统。

 

====合并物种集合====

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