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代表文献：Ganguly, Petrov & Koeppl, 2014, Markov chain aggregation and its applications to combinatorial reaction networks；Petrov, 2019, Markov chain aggregation and its application to rule-based modeling.<ref name=":app2">Ganguly, Arnab, Tatjana Petrov, and Heinz Koeppl. "Markov chain aggregation and its applications to combinatorial reaction networks." Journal of mathematical biology 69.3 (2014): 767-797.</ref>
代表文献：Ganguly, Petrov & Koeppl, 2014, Markov chain aggregation and its applications to combinatorial reaction networks<ref name=":app0">Ganguly, Arnab, Tatjana Petrov, and Heinz Koeppl. "Markov chain aggregation and its applications to combinatorial reaction networks." Journal of mathematical biology 69.3 (2014): 767-797.</ref>；Petrov, 2019, Markov chain aggregation and its application to rule-based modeling.<ref name=":app2">Petrov, Tatjana. "Markov chain aggregation and its application to rule-based modelling." Modeling Biomolecular Site Dynamics: Methods and Protocols. New York, NY: Springer New York, 2019. 297-313.</ref>
细胞内部有大量化学反应。一个蛋白质可以被磷酸化，可以和另一个蛋白质结合，也可以从复合物中解离。由于分子可能有多个结合位点和修饰位点，所有可能的分子组合会非常多，即使反应规则本身不复杂，状态数也可能爆炸式增长。在这类模型中，微观状态是系统在某一时刻的完整化学状态。例如，一个微观状态需要说明：系统里有哪些分子、每种分子有多少个、哪些分子彼此结合、哪些位点被修饰等。每一次反应都会把系统从一个微观状态带到另一个微观状态。如果每个反应都有发生速率，那么整个系统就形成一个[[连续时间马尔科夫链]]。
细胞内部有大量化学反应。一个蛋白质可以被磷酸化，可以和另一个蛋白质结合，也可以从复合物中解离。由于分子可能有多个结合位点和修饰位点，所有可能的分子组合会非常多，即使反应规则本身不复杂，状态数也可能爆炸式增长。在这类模型中，微观状态是系统在某一时刻的完整化学状态。例如，一个微观状态需要说明：系统里有哪些分子、每种分子有多少个、哪些分子彼此结合、哪些位点被修饰等。每一次反应都会把系统从一个微观状态带到另一个微观状态。如果每个反应都有发生速率，那么整个系统就形成一个[[连续时间马尔科夫链]]。