Evolutionary constraints on the complexity of genetic regulatory networks allow predictions of the total number of genetic interactions
遗传调控网络（GRNs）已经被广泛研究，但是对于这些网络的最终大小和性质缺乏了解，主要是由于目前没有完整的网络。在这项研究中，我们分析了分布在一个大的一组不同的原核生物的GRN结构特性，并发现了一组约束的特点，如网络密度和监管机构的数量。我们的研究结果使我们能够估计完整网络的交互数量，这是一个有价值的见解，可以帮助完成网络管理，预测和验证的艰巨任务。使用最先进的统计方法，我们还提供了新的证据来解决先前提出的争议，该争议提出了完整的生物网络是随机的可能性，因此将观察到的无标度特性归因于网络发现过程中采样过程中出现的伪影。此外，我们确定了一组属性，使我们能够评估不同的GRN对不同的替代统计分布的连接分布的一致性。我们的研究结果支持这样的假设，即高度连接的节点（枢纽）不是网络不完整性的结果。最后，作为完整性的代理计算的GRN的交互覆盖显示，基于高吞吐量的重建GRN可以产生具有低平均聚类系数的有偏网络，这表明仍然需要经典的有针对性的发现交互。
2019-01-21 q-bio.MN
Metabolite patterns reveal regulatory responses to genetic perturbations
遗传和环境扰动实验已被用于研究微生物，以深入了解转录调控，适应性进化和其他细胞动力学。这些研究有可能使合理的应变设计。不幸的是，由于不同的实验条件和方法，实验确定的细胞内流量分布往往是不一致的或不可比较的。计算菌株设计依赖于基于约束的重建和分析（COBRA）技术来预测基因敲除的影响，例如通量平衡分析（FBA）、调节开/关最小化（ROOM）、代谢调节最小化（MOMA）、代谢网络中的相对最优性（RIPATCH）。这些敲除预测方法中的大多数是基于保存被认为代表细胞调控结构的固有通量模式（野生型和突变体之间）。然而，最近已经证明，这些方法与实验数据显示出较差的一致性。为了提高敲除预测和随后的计算菌株设计的保真度，我们开发了REMEP，一种以代谢物为中心的方法。我们通过比较不同方法对E. coli和S.在分批培养中生长的酿酒酵母。REMEP保留了早期算法的大部分功能，但在捕获细胞对遗传扰动的反应方面要准确得多。其主要原因是REMEP依赖于细胞调节结构在代谢物模式上留下签名而不仅仅是通量模式的假设。REMEP也将被证明有助于揭示细胞调控的新见解。
2017-01-10 q-bio.MN
Calibration and validation of a genetic regulatory network model describing the production of the gap gene protein Hunchback in \emph{Drosophila} early development
我们拟合的微分方程模型的参数描述生产的差距基因蛋白Hunchback和Knirps沿前后轴的胚胎\emph{Drosophila}。作为微分方程模型的初始数据，我们采用蛋白质Bicoid、Hunchback和Tailless在切割循环14开始时的前后分布。我们使用单目标和多目标进化优化技术通过实验数据校准和验证模型。在多目标优化技术中，我们计算相关的Pareto前沿。我们分析了gap基因蛋白对Hunchback-Knirps之间的交叉调节机制，并且我们表明，如果Hunchback受到Huckebein蛋白的负调节，Hunchback的后验分布遵循实验数据。这种方法能够预测Huckebein蛋白在胚胎上的后定位，并且我们用实验数据验证了负责间隙基因蛋白Hunchback的前后分布的遗传调控网络。我们讨论了Pareto多目标优化技术在生物模型的校准和验证中的重要性。
2009-12-22 q-bio.MN
Evolutionary algorithms in genetic regulatory networks model
遗传调控网络（GRNs）在理解复杂的生物过程中起着至关重要的作用。为了揭示基本的细胞过程，研究基因功能并理解它们之间的复杂关系，建模GRNs非常重要。了解基因之间的相互作用可以开发更好的药物发现和疾病诊断方法，因为许多疾病的特征在于基因的异常行为。在本文中，我们已经审查了各种基于进化算法的方法来建模GRNs，并讨论了各种机遇和挑战。
2012-05-09 cs.CE q-bio.MN
Design of artificial genetic regulatory networks with multiple delayed adaptive responses
具有适应性反应的遗传调控网络在生物学中被广泛研究。通常，只考虑由几个节点组成的模型。它们提供一个用于激活的输入受体和一个计算自适应响应的输出节点。在这项工作中，我们设计了遗传调控网络与许多受体和许多输出节点能够产生延迟的适应性反应。该设计通过使用突变和选择的进化算法来执行，该算法最小化由信号形状中的自适应响应定义的误差函数。我们提供了几个具有预定义的自适应延迟响应集的网络构建示例。我们表明，一个输出节点可以有不同种类的响应作为激活的受体的函数。此外，复杂的网络结构，因为处理节点可以参与几个输入输出路径。
2016-06-02 physics.bio-ph q-bio.MN
Potential for regulatory genetic networks of gene expression near a stable point
构造了一种基于广义势能的调控遗传网络描述。从线性化Fokker-Plank方程的定态解导出了势能，并证明了该结果等价于耦合振子系统。建立了力学图像中的量与稳态波动之间的对应关系。对于与蛋白质度相关的力常数很弱的自调节网络，给出了显式计算。负反馈不仅抑制了波动，而且增加了电位的陡度。涨落的结果与线性噪声Fokker-Planck方程的结果完全一致。
2007-10-20 physics.bio-ph q-bio.MN
An Onsager-Machlup approach to the most probable transition pathway for a genetic regulatory network
我们研究了一个描述枯草芽孢杆菌感受态发育的基因表达动力学定量网络。首先，我们引入了Onsager-Machlup方法来量化最可能的兴奋和兴奋动力学的过渡途径。然后，我们应用机器学习方法通过欧拉-拉格朗日方程计算最可能的过渡路径。最后，我们分析了噪声强度对跃迁现象的影响。
2022-03-02 math.DS q-bio.MN
Synchronization and clustering of synthetic genetic networks: A role for cis-regulatory modules
详细研究了通过顺式调节模块（CRMs）的信号整合对群体感应耦合的双组分遗传振荡器群体同步化和聚类的影响。我们发现，标准物质发挥了重要作用，在实现同步和聚类。为此，我们研究了6种可能的顺式调节输入功能（CRIF），其中AND、OR、ANDN、ORN、XOR和EQU类型的响应在两种可能的细胞间通信中：激活物调节的通信（即，自诱导物调节激活物）和阻遏物调节的通讯（即，自诱导物调节阻遏物）。理论分析和数值模拟都表明，不同的标准参考模型驱动不同的蜂窝模式，如完全同步、不同的簇平衡状态和多个簇非平衡状态。
2009-04-03 q-bio.MN q-bio.QM
Competitive binding of transcription factors drives Mendelian dominance in regulatory genetic pathways
我们报告了一个新的机制，等位基因的优势，在监管遗传相互作用，我们称之为结合优势。我们研究了基因调控的生物物理模型，其中转录因子（TF）在其结合的顺式调节的启动子位点上的占据率由结合能（-ΔG）和TF剂量决定。当TF与启动子结合时，转录和基因表达进行。在二倍体中，个体可能在顺式位点、TF的编码区或TF自身的启动子处是杂合的，这决定了等位基因特异性剂量。我们发现，当TF的编码区是杂合的，TF等位基因竞争占用在顺式网站和紧密结合的TF是占主导地位的比例，结合强度的差异。当TF自身的启动子是杂合的时，在较高剂量下产生的TF也是显性的。顺式位点杂合子具有加性表达，因此具有共显性表型。结合优势通过传播影响下游基因座的表达，对遗传背景的大小和方向都很敏感，但其可检测性往往减弱。虽然结合优势在分子水平上是不可避免的，但在某些生物物理条件下难以在表型中检测到，当TF剂量高且等位基因特异性结合亲和力相似时更是如此。TF结合的生物物理学的实证研究证明了这种优势机制的可行性，但在不同遗传背景的杂合子中竞争结合下的基因表达的研究是必要的。
2016-08-27 q-bio.MN
Application of new probabilistic graphical models in the genetic regulatory networks studies
本文介绍了两种新的概率图模型，用于利用DNA微阵列数据重建遗传调控网络。一个是独立图（IG）模型的前向或后向搜索算法，另一个是高斯网络（GN）模型与一种新的贪婪搜索方法。这两个模型的性能进行了评估四个MAPK途径在酵母和三个模拟数据集。一般来说，IG模型提供稀疏图，但GN模型产生密集图，其中保留了更多关于基因-基因相互作用的信息。此外，我们发现在使用DNA微阵列数据预测遗传调控网络中存在两个关键限制，第一个是样本量的充足性，第二个是如果没有蛋白质水平的额外数据，可能无法捕获网络结构的复杂性。这些局限性存在于仅使用DNA微阵列数据的所有预测方法中。
2010-10-06 q-bio.MN q-bio.QM
Edge usage, motifs and regulatory logic for cell cycling genetic networks
细胞周期是一个严格控制的过程，但其潜在的遗传网络显示出物种之间的显着差异。哪种相关的结构特征仅仅来自于施加适当的基因表达模式的能力？我们通过检查满足产生给定序列的基因表达的约束的所有调控网络的集合来解决这个问题。我们集中在三个细胞周期的档案来自面包酵母，裂殖酵母和哺乳动物。首先，我们展示了每个集合中的网络只使用了一些交互，这些交互被反复重用为构建块。第二，我们发现了一个丰富的网络模体，这是在两个酵母细胞周期系统的调查相似。这些基序没有自主功能，但它们揭示了基于激活相互作用的前馈级联的细胞周期调控逻辑。
2013-01-19 cond-mat.stat-mech q-bio.MN
Emergent thresholds in genetic regulatory networks: Protein patterning in Drosophila morphogenesis
我们提出了一个通用的方法，以建立遗传调控网络的数学模型。这种方法是基于质量作用定律和雅各布和莫诺操纵子模型。数学模型由\emph{Mathematica}软件包\emph{GeneticNetworks}符号化地建立。该软件包接受转录激活因子和阻遏因子的相互作用图作为输入，并以常微分方程系统的形式给出数学模型作为输出。所有相关的生物学参数由软件自动选择。在这个框架内，我们表明，在生物学中的阈值效应出现的基因和相关的守恒定律的催化性能。我们将这种方法应用于\emph{Drosophila}早期发育中的片段图案化，并校准和验证负责沿\emph{Drosophila}胚胎前后轴的间隙蛋白Hunchback和Knirps图案化的遗传转录网络。这表明，在缺口基因阶段的模式化是转录调节因子和它们沿胚胎的初始条件之间的关系的结果。
2009-09-23 q-bio.MN q-bio.QM
Stochastic modeling of auto-regulatory genetic feedback loops: a review and comparative study
自动调节反馈环是最常见的网络模体之一。已经构建了各种各样的随机模型，以了解这些环中蛋白质数量的波动如何受到主要生化步骤的动力学参数的影响。这些模型的不同之处在于：（i）明确模拟了哪些亚细胞过程;（ii）采用的建模方法（离散、连续或混合）;（iii）它们是否可以解析求解蛋白质数量的稳态分布。我们讨论了文献中的主要模型的假设和属性，总结了我们目前对它们之间关系的理解，并强调了通过建模获得的一些见解。
2019-10-20 q-bio.MN q-bio.SC
Living on the edge of chaos: minimally nonlinear models of genetic regulatory dynamics
线性化的催化反应方程，例如，在表达水平，即核酸物质的分子浓度为正的约束下，对遗传调控网络的动力学进行建模，表现出非平凡的动力学性质，这取决于反应网络的平均连接性。在这些系统中，混沌边缘的膨胀和多重稳定性已经被证明是存在的。正性约束引入了非线性，这使得混沌动力学成为可能。尽管这种最小非线性系统很简单，但它们的基本性质允许理解复杂生物反应网络的基本动力学性质。我们分析的李雅普诺夫谱，确定的概率找到平稳振荡的解决方案，证明了有效的在和出度的主动相互作用网络的非线性的效果，并研究如何振荡模式的频率分布的系统依赖于平均连接。
2010-05-07 cond-mat.dis-nn q-bio.MN
Are Genetically Robust Regulatory Networks Dynamically Different from Random Ones?
我们研究了一个遗传调控网络模型，以证明遗传鲁棒性可以通过稳定选择最佳表型。我们报告的初步结果，这样的选择是否会导致系统的状态空间的重组。对于选定的参数，演化使系统稍微向相图中更有序的部分移动。我们还发现，强记忆效应导致德里达退火近似模型的相图给出错误的预测。
2008-03-17 cond-mat.stat-mech nlin.AO q-bio.MN
Feedbacks from the metabolic network to the genetic network reveal regulatory modules in E. coli and B. subtilis
遗传调控网络（GRN）在控制细胞对环境变化的反应方面发挥着关键作用。尽管GRNs的结构已经成为许多研究的主题，但它们的大规模结构在代谢网络（MN）的反馈下受到的关注相对较少。在这里，我们研究的因果结构的GRNs，即链的一个组件对其他的影响，考虑到反馈的MN。首先考虑E.杆菌和枯草subtilis没有MN的反馈，并说明它们的因果结构。接下来，我们通过包括（a）从编码酶的基因到在由这些酶催化的反应中产生或消耗的代谢物的链接，以及（b）从代谢物到编码转录因子的基因的链接，通过从它们各自的MN的反馈来增强GRN，代谢物通过与它们结合来改变它们的转录活性。我们发现，将来自MN的反馈纳入GRN会显着影响其因果结构，特别是层次结构中节点的级别数量和相对位置，以及强连接组件（SCC）的数量和大小。然后，我们研究了SCC的功能意义。为此，我们确定从MN到GRN的条件特异性反馈，通过仅保留那些在特定环境条件下通过通量平衡分析（FBA）技术模拟的生长所必需的酶。我们发现，这些反馈增强的GRN的SCC可以归因于特定的功能角色在生物体中。因此，我们的算法方法揭示了具有特定功能的相对自主的子系统，或生物体中的调节模块。这种自动化的方法可能是有用的，在确定生物相关的模块在其他生物体的网络数据是可用的，但其生物学研究较少。
2018-03-09 q-bio.MN
Emergent Regulatory Response and Shift of Half induction point under Resource Competition in Genetic circuits
合成的遗传电路在活细胞中实现，用于它们的操作。在基因表达过程中，通过转录和翻译过程形成复合物，由相应的基因产生蛋白质。在转录中，电路使用RNAP等作为来自宿主细胞的资源，而在翻译中，核糖体、tRNA和其他细胞资源被提供给操作电路。由于单元包含的这些资源数量有限，电路可能会遭受前所未有的资源竞争，这可能会破坏电路功能，或引入一些紧急响应。在本文中，我们研究了一个三基因基序下的资源竞争，有趣的行为，类似于监管反应发生由于有限的供应所需的资源。感兴趣的系统表现出显着的变化，可以通过实验观察到的行为。我们重点关注两个具体方面，即动态范围和半感应点，它们本质上描述了电路功能，并且会受到相应资源亲和力和可用性的影响。
2021-12-09 q-bio.MN q-bio.QM
Discrete time piecewise affine models of genetic regulatory networks
我们介绍了简单的模型，基因调控网络，我们进行数学分析，其动态。该模型是由分段仿射收缩映射产生的离散时间动力系统，其变量代表基因表达水平。当与其他模型的监管网络相比，这些模型有一个额外的参数被确定为量化的互动延迟。尽管它们很简单，但它们的动力学表现出丰富多样的行为。这种现象不仅限于分段仿射模型，而且扩展到光滑的非线性离散时间模型的调节网络。在第一步中，我们的分析关注的一般性质的网络上的任意图形（特征的吸引子，符号动力学，李雅普诺夫稳定性，结构稳定性，对称性等）。在第二步中，重点是简单的电路，吸引子和它的变化与参数的描述。在负电路的2个基因，提出了一个彻底的研究，其中涉及稳定的（准）周期振荡的单位圆上的旋转-旋转数连续和单调依赖于门限参数。这些规则振荡存在于具有任意数量基因的负回路中，它们最有可能在具有不可忽略的延迟效应的遗传系统中观察到。
2005-05-03 math.DS nlin.AO q-bio.MN
Type-dependent irreversible stochastic spin models for genetic regulatory networks at the level of promotion-inhibition circuitry
我们描述了一种方法，通过一类随机自旋模型，包括空间和时间的密度波动，以自然的方式在促进-抑制电路的水平上模拟基因调控网络。该形式主义可以被看作是一个基于代理的模型形式主义与代理行为统治的经典自旋类伪哈密顿扮演的角色，一个本地的，个人的目标函数。一个特殊的，但在其他方面普遍适用的选择微观过渡率的模型也使他们的独立利益。为了说明形式主义，我们研究（通过蒙特卡罗模拟）阻遏蛋白的一些稳态特性，阻遏蛋白是一种具有振荡行为的合成三基因转录调节因子网络。
2015-08-08 cond-mat.stat-mech math.PR q-bio.MN
Analytic stability analysis of three-component self-regulatory genetic circuit
自我调节遗传回路，其中蛋白质充当其自身生产的正调节器，已知是具有正反馈回路的生物网络的最简单形式。虽然至少需要三种成分，DNA，RNA和蛋白质，以形成这样的电路，自我调节电路的固定点的稳定性分析已经被执行后，减少系统到一个两个组件系统组成的RNA和蛋白质，假设一个快速平衡的DNA成分。通过求全三维Hessian矩阵的特征值，分析了三分量正反馈回路不动点的稳定性。除了严格识别稳定不动点和鞍点之外，还可以获得详细的信息，例如鞍点附近的正特征值的数量。特别是，复杂的特征值显示存在足够慢的绑定和解绑定的自调节转录因子的DNA，导致振荡收敛到稳定状态，一个新的功能，在二维分析中看不见。
2014-08-09 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.bio-ph
Stochastic resonances in a distributed genetic broadcasting system: the NF\k{appa}B/I\k{appa}B paradigm
基因调控网络必须以有效、及时和连贯的方式将信息从细胞外信号传递到下游基因。许多复杂的功能性任务，如免疫反应，需要在系统范围内将信息传播给许多基因，而不是一个基因，这些基因执行不同的功能，其动态结合和非结合特性广泛分布。在这样的广播网络中，预期的目标位点在数量上也常常被甚至更多的非功能性结合位点所矮化。以NF \k{appa} B基因调控网络为例，我们探讨了振荡广播基因网络的随机动力学上有许多分布式站点的影响，指出如何在结合周期共振控制网络的特异性和性能。我们还表明，通过DNA结合的转录因子的分子剥离的结合和解结合的主动动力学调节可以导致基因共表达和同步清除的更高的一致性。
2019-03-08 q-bio.MN
Evolving Modular Genetic Regulatory Networks with a Recursive, Top-Down Approach
能够设计基因调控网络（GRNs）以实现所需的细胞功能是合成生物学的主要目标之一。然而，确定产生期望的时间序列行为的最小GRN是不平凡的。在本文中，我们提出了一个“自上而下”的方法来发展小GRNs，然后使用这些递归引导识别更大，更复杂，模块化的GRNs。我们从相对密集的GRN开始，然后使用差分进化（DE）来进化相互作用系数。当目标动力学行为被发现嵌入在密集的GRN中时，我们缩小搜索的焦点，并开始在每一代结束时积极地修剪多余的相互作用。我们首先表明，该方法可以快速重新发现已知的小GRN的拨动开关和振荡电路。接下来，我们将这些GRN作为不可进化的子网络，用于更复杂的模块化GRN的后续进化。成功的解决方案中发现，在典型的DE，我们截断小的相互作用为零，有或没有相互作用的惩罚项，总是包含许多多余的相互作用。相比之下，通过结合积极的修剪和惩罚项，DE能够在所有测试问题中找到最小或接近最小的GRNs。
2014-08-22 cs.CE q-bio.MN
Complexity in genetic networks: topology vs. strength of interactions
遗传调控网络由其拓扑结构和大量连续可调参数定义。在这里，我们提出了一类简单的模型，其中拓扑结构与相互作用强度的相对重要性成为一个适定性的问题。我们发现，复杂性-网络采用多个稳定状态的能力-是由可调参数。我们评论的影响，真正的网络及其演变。
2013-08-01 q-bio.MN
Noise Characteristics of Molecular Oscillations in Simple Genetic Oscillatory Systems
研究了简单遗传振荡系统蛋白质数量动力学中随机振荡的噪声特性。使用的三个组件的负反馈转录调控系统称为repressilator作为一个典型的例子，我们量化的振荡周期和振幅的波动程度，以及通过动态Monte Carlo模拟的稳定振荡制度沿监管级联的噪声传播。对于单蛋白质物种水平，振荡幅度的波动大于振荡周期的波动，振荡周期的分布分别可用Weibull分布和高斯尾描述.连续的周期之间的相关性和连续的幅度之间，分别测量，以评估噪声传播特性，这是发现衰减速度比周期的幅度。研究了局域涨落特性。
2010-04-01 q-bio.MN
Optimizing information flow in small genetic networks. I
为了生存，繁殖和（在多细胞生物中）分化，细胞必须控制基因组中编码的无数不同蛋白质的浓度。这种控制的精确性受到单个分子事件不可避免的随机性的限制。在这里，我们探讨了细胞如何在这些物理限制的存在下最大限度地提高其控制能力;正式地，我们解决了当可用分子的数量保持固定时，最大限度地提高从输入到输出的信息的理论问题。我们从这个问题最简单的版本开始，其中单个转录因子蛋白质通过与DNA结合来控制一个或多个基因的读出。我们进一步简化，假设这个调控网络在稳态下运行，噪声相对于可用的动态范围是小的，并且靶基因不相互作用。即使在这个简单的极限下，我们也会发现一组令人惊讶的丰富的最优解。重要的是，对于每个局部最优调控网络，一旦指定了对可用分子数量的物理约束，就确定了所有参数。尽管我们正在解决的是真实细胞所面临的问题的一个过于简化的版本，但我们看到了这些最佳解决方案的结构与实际遗传调控网络的行为之间的相似之处。随后的论文将讨论更完整的版本的问题。
2009-11-01 q-bio.MN
A Hybrid Model of a Genetic Regulatory Network in Mammalian Sclera
University of Arizona（亚利桑那大学）
本文提出一个包含迟滞的调控网络模型，用于解释MMP-2、MT1-MMP和TIMP-2之间的振荡行为，通过数值结果揭示系统平衡点类型。
2013-09-03 cs.SY eess.SY q-bio.MN
Deriving a genetic regulatory network from an optimization principle
本文通过优化基因表达信息量并受分子数量约束，从机制详细的果蝇间隙基因网络模型中推导出50多个参数，最优网络重现了真实网络结构与表达谱，为探索必然性与偶然性提供了框架。
2023-12-02 physics.bio-ph q-bio.MN
Optimizing information flow in small genetic networks. IV. Spatial coupling
我们通常认为细胞通过调节其基因表达水平独立地对外部信号做出反应，但它们经常在局部交换信息和协调。这种空间耦合是否有利于传递受基因调控噪声影响的信号？在这里，我们扩展我们的基因调控的信息理论框架空间扩展系统。作为一个例子，我们考虑一个晶格的核响应浓度场的转录调节（“输入”），通过表达一个单一的扩散靶基因。当输入浓度较低时，扩散耦合显着改善信息传递，最佳基因激活功能也系统地改变。出现了一种新的定性调控策略，其中单个细胞以近乎阶梯状的方式对输入做出反应，随后通过强扩散进行平均。虽然受到果蝇胚胎早期模式事件的启发，但我们的框架一般适用于空间耦合随机基因表达模型。
2015-01-16 q-bio.MN
The style of genetic computing
细胞接收各种各样的细胞和环境信号，这些信号必须组合处理以产生特异性和及时的遗传反应。我们在这里提出了一个理论研究的组合控制和整合的转录信号，发现顺式调控系统与特定的蛋白质-DNA相互作用和胶样蛋白质-蛋白质相互作用，辅以远端激活或阻遏机制，有能力执行广泛的控制功能编码的调控DNA序列。使用一个定量模型的基础上，充分表征的细菌转录系统，我们明确地显示了各种监管逻辑功能可以实现，通过选择的强度和相对位置的相关蛋白质结合的DNA序列的顺式调控区。出现的架构自然是模块化的，并且具有高度的可演化性。我们的研究结果表明，转录调控装置是一个“可编程”的计算机，属于正式的玻尔兹曼机类。我们还暴露了细菌转录系统的关键缺点，这限制了全基因组采用复杂的转录控制方案，并讨论了它们如何被真核转录系统克服。
2003-01-17 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
Predicting the genetic component of gene expression using gene regulatory networks
本研究提出一种结合基因调控网络（GRN）的基因表达遗传成分预测新方法，通过两步贝叶斯网络建模整合局部与远端遗传变异影响，在多组数据上优于传统局部变异方法，为TWAS相关研究提供新见解。
2024-08-16 q-bio.GN q-bio.MN q-bio.QM
Bridging physiological and evolutionary time scales in a gene regulatory network
基因调控网络（GRN）控制着表型适应，反映了在不同时间尺度上作用的生理反应和进化适应之间的权衡。为了识别GRNs的分子功能和遗传多样性模式，我们研究了常见向日葵的干旱响应，向日葵，以及潜在的GRN如何与其进化相关。我们研究了32，423个表达序列对干旱和脱落酸的反应，并选择了145个共表达转录本。我们的特点是他们的监管关系，在9个动力学研究的基础上，不同的激素。在此基础上，我们通过对高斯图模型和随机森林算法的元分析，推断出一个GRN，并研究了节点处种群间的遗传分化。我们确定了网络中的两个主要枢纽，它们在保卫细胞中运输硝酸盐。这表明，硝酸盐运输是向日葵对干旱的生理反应的一个重要方面。我们观察到优良向日葵品种中网络基因的分化与它们的位置和连接性相关。这种系统生物学方法结合了不同时间尺度的分子数据，并确定了重要的生理过程。在进化水平上，我们提出，网络拓扑结构可能会影响人类选择的反应，并可能适应干燥的环境。
2014-03-19 q-bio.MN
How Criticality of Gene Regulatory Networks Affects the Resulting Morphogenesis under Genetic Perturbations
尽管基因调控网络（GRNs）的临界性与单细胞水平的GRNs动力学之间的关系已被大力研究，但GRNs的临界性与更高水平的系统性质之间的关系仍未被探索。在这里，我们的目的是揭示一个潜在的作用，关键性的GRNs在多细胞水平上，这是很难发现通过单细胞水平的研究，特别是从进化的角度来看。我们的模型模拟了从单个种子细胞到细胞群的生长。假设所有细胞具有相同的GRN。我们通过添加、删除或切换一对基因之间的调控连接来诱导种子细胞GRN的遗传扰动。从数值模拟中，我们发现，临界的GRNs促进了非平凡形态的形成时，GRNs是关键的存在下的演化扰动。此外，GRNs的临界性通过调整细胞的空间排列产生拓扑同质的细胞簇，从而形成非平凡的形态发生模式。我们的研究结果符合表观遗传学的观点，即异质和复杂的特征是通过它们之间的相互作用从同质和不太复杂的组分中产生的。因此，我们的研究结果表明，在多细胞生物的形态发生高度结构化的组织或器官可能源于GRNs的关键性。
2018-01-26 nlin.AO nlin.PS physics.bio-ph
The regulatory network of E. coli metabolism as a boolean dynamical system exhibits both homeostasis and flexibility of response
阐明细胞的大规模遗传调控网络的结构和动力学是系统生物学的重要目标。我们研究了大肠杆菌的遗传网络，调节其代谢的系统级动力学特性，并展示了它的设计如何导致生物有用的细胞特性。我们的研究使用数据库（Covert et al.，Nature 2004），包含583个基因和96个外部代谢物，它不仅描述了网络连接，还描述了每个基因节点处的布尔规则，该规则控制基因的开关作为其输入的函数。我们已经研究了如何从这个数据库构建的布尔动力系统的吸引子依赖于基因的初始条件和各种环境条件对应的缓冲最小媒体。我们发现，该系统表现出稳态，它的吸引子，原来是固定点或低周期周期，是高度不敏感的初始条件或扰动的基因配置为任何给定的固定环境。同时，当外部介质变化时，吸引子显示出很大的变化，这意味着系统对变化的环境条件具有高度灵活的响应。调节动力学作用于在改变的培养基下提高细胞生长速率。我们的研究表明，在{ \it E. coli}是分层的、模块化的，并且在很大程度上是非循环的，环境变量控制层次结构的根。这种结构使细胞对基因构型的扰动具有高度鲁棒性，并对环境变化具有高度响应性。该动力系统虽然没有接近混沌的边缘，但仍然具有稳态和响应灵活性的双重特性。
2007-10-05 q-bio.MN
Intracellular regulatory control of gene expression process
Advanced Control Systems Laboratory, School of Electrical and Computer Engineering, Tarbiat Modares University（塔比巴特莫达雷斯大学电气与计算机工程学院先进控制系统实验室）
本文提出一种细胞内反馈控制策略，通过设计两种基因电路比较输入转录因子浓度和目标基因产物浓度，利用遗传继电器开关和移位减法器设计离散比较器，并提出双稳比较器以激活目标基因表达。
2016-06-13 cs.SY eess.SY q-bio.MN
Robustness under functional constraint: The genetic network for temporal expression in Drosophila neurogenesis
基因表达的精确时间协调对于许多发育过程是至关重要的。发育生物学的一个中心问题是如何有力地控制这种协调的表达模式。在果蝇中枢神经系统的胚胎发育过程中，神经干细胞（称为神经母细胞）按一定的顺序表达一组基因，从而产生细胞类型的多样性。通过产生这些基因的所有可能的调控网络，并检查它们的表达动力学数值，我们确定必要的法规和预测一个未知的因素，以重现已知的表达谱所造成的功能丧失或过度表达的基因在体内，以及在野生型。然后，我们评估的稳定性，实际的果蝇网络的顺序表达。该网络显示出最高的鲁棒性，对参数变化和基因表达波动之间的可能的网络，再现的表达谱。我们提出了一个由三种规则组成的调节模块，负责精确的顺序表达。本研究提出了一个基本原则，生物系统如何鲁棒设计功能约束下。
2009-10-29 q-bio.MN
Stochastic switching of delayed feedback suppresses oscillations in genetic regulatory systems
本文研究随机切换延迟对延迟反馈的影响，推导出快速切换极限下的有效延迟方程，并证明在基因调控模型中，两个振荡子系统间的快速切换可抑制振荡、实现稳定动力学。
2023-04-25 math.DS physics.bio-ph q-bio.MN
Dichotomous noise models of gene switches
基因调控网络中的分子噪声有两个内在组成部分，一部分是由于蛋白质或mRNA分子的出生和死亡引起的波动，这些分子通常存在于小数量中，另一部分是由基因状态转换引起的，这是一个单分子事件。随机动力学的基因调控电路似乎是主要负责分叉成一组多吸引状态，编码不同的细胞表型。二分单分子基因噪声与遗传网络的非线性结构的相互作用产生了丰富而复杂的现象。在本文中，我们详细阐述了一个近似的框架，导致简单的混合多尺度计划非常适合于大规模细胞遗传电路的稳态特性的定量探索，通过基于轨迹统计的路径和分析，我们阐明了这些混合计划的基本主方程的连接，并提供了一个严格的理由，使用二分噪声为基础的模型来研究遗传网络。电路模型的数值模拟表明，单分子起源的遗传噪声对总噪声的贡献对于广泛的动力学制度是显着的。
2015-09-25 q-bio.MN
Sex chromosome stability and turnover across vertebrates: a developmental gene regulatory network perspective
Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学）；Zhejiang University（浙江大学）
本文从发育基因调控网络角度探讨性染色体的稳定性与周转，比较哺乳动物与鸟类与多数两栖类、鱼类及植物的差异，提出GRN锁假说，分析性染色体在进化中的锁定与频繁周转机制。
2026-03-23 q-bio.MN q-bio.PE
Transition Path, Quasi-potential Energy Landscape and Stability of Genetic Switches
细胞内遗传调控网络控制的基本细胞过程之一是在内、外噪声作用下的状态转换。基于正反馈两态遗传开关模型，我们建立了一个理解基因表达亚稳态的框架。该框架包括识别转移路径、重构全局准势能景观、分析上坡和下坡转移路径等。该框架成功地用于研究正反馈下不同基因表达状态下基因开关模型的稳定性和波动特性。准势能景观是Waddington势的合理化版本，它提供了一个定量的工具来理解更一般的具有内在噪声的生物过程中的亚稳态。
2012-12-17 q-bio.MN
Counting Subnetworks Under Gene Duplication in Genetic Regulatory Networks
本文通过建立基因复制模型，研究基因调控网络中基因家族特异性子网络模体的计数问题，并区分完全复制与部分复制两种机制，为发现具有显著性的子网络模体提供了方法。
2024-05-06 math.CO q-bio.MN
Most Probable Evolution Trajectories in a Genetic Regulatory System Excited by Stable Lévy Noise
考虑合成反应速率中的非高斯稳定Lévy噪声，研究了遗传调控系统中转录因子激活剂浓度演化的最可能轨迹.我们通过在空间上最大化系统路径的概率密度来计算最可能的轨迹，即，相关的非局部福克-普朗克方程的解。我们特别研究了从低浓度状态到高浓度状态的那些最可能的轨迹（即，可能的转录机制），以便深入了解转录过程和可能发生的转录的翻转时间。这使我们能够：（i）可视化浓度演变的进展（即，观察系统是否在给定的时间段内进入转录状态）;（ii）通过在参数空间中的特定区域中选择特定的噪声参数来预测或避免某些转录。此外，我们还发现了一些奇特的或违反直觉的现象，包括：（a）在相同的非对称Lévy噪声下，较小的噪声强度可以触发转录过程，而较大的噪声强度则不能。这种现象不会发生在对称的Lévy噪声的情况下;（b）对称的Lévy运动总是诱导过渡到高浓度，但某些不对称的Lévy运动不会触发转换到转录。这些发现为进一步的实验研究提供了见解，以实现或避免特定的基因转移，可能与医学进步有关。
2019-01-28 q-bio.MN q-bio.SC
Most probable dynamics of a genetic regulatory network under stable Lévy noise
大量的研究已经证明了噪声在复杂系统的动力学行为中的重要作用。非线性系统在高斯噪声影响下的最可几轨线是近年来研究的热点。然而，只有少数作品研究了在非高斯稳定Lévy噪声下，二维系统（MeKS网络）中最可能的轨迹如何受到影响。因此，我们讨论了一个二维模型的最可能的轨迹描绘的能力行为在B。在稳定的Lévy噪声的影响下，在Fokker-Planck方程的基础上，我们描述了在稳定Lévy噪声下MeKS网络从低ComK蛋白浓度（植物状态）到高ComK蛋白浓度（感受态）的噪声诱导的最概然轨迹.我们证明了非高斯指数$α$和噪声强度$ε$的选择，产生的ComK蛋白从低浓度逃逸到高浓度。我们还揭示了两个参数$α$和$ε$的最佳组合，使倾翻时间最短。此外，我们发现，不同的初始浓度附近的低ComK蛋白浓度演变到一个亚稳态，并提供了最佳的$α$和$ε$，使确定性的能力状态和亚稳态之间的距离是最小的。
2018-12-08 math.DS q-bio.MN
Design of a dynamic model of genes with multiple autonomous regulatory modules by evolution in silico
提出了一种利用计算机模拟进化设计多自主调控模块基因动态模型的新方法。该方法是基于遗传算法，执行新的交叉算子，特别是为这些目的。该方法利用子盆地门户架构的适应度函数适合这种进化建模。一系列的基准测试证明了该方法的有效性。
2009-02-28 q-bio.MN q-bio.QM
Cell Division Changes Fate Decisions in a Genetic Toggle Switch
University of Edinburgh（爱丁堡大学）
本研究通过分析布尔型遗传开关模型，发现细胞分裂可将相同初始条件的轨迹导向不同稳定态，并定义了忽略分裂时命运预测错误的区域，表明分裂可重塑多稳态调控网络的命运边界。
2026-06-19 q-bio.MN q-bio.SC
The effect of scale-free topology on the robustness and evolvability of genetic regulatory networks
我们研究了无标度（SF）和Erdos-Renyi（ER）拓扑结构如何影响布尔阈值动力学模型基因调控网络的可进化性和鲁棒性之间的相互作用。与Oikonomou和Cluzel（2006）的观点一致，我们发现具有SFin拓扑的网络，即传入节点的SF拓扑和传出节点的ER拓扑，比传入和传出节点都具有ER拓扑的网络更容易向特定的振荡目标进化。对于具有SFboth和SFout拓扑的网络，也发现了类似的结果。SFout拓扑结构的功能最接近于生物基因网络的结构（Babu等人，2004）通过扩展到具有振荡或非振荡性质的多个目标输出，进一步详细地与ER拓扑进行比较。对于相同长度的多个振荡目标，SFout和ER网络之间的差异增强，但对于非振荡目标，这两种类型的网络表现出相当相似的演化。我们发现SF网络比ER网络更容易产生振荡，这可以解释为什么SF网络比ER网络更容易演化为振荡表型。尽管他们更大的进化，我们发现，SFout拓扑结构的网络也更强大的突变比ER网络。此外，SFout拓扑对初始条件的变化更鲁棒（环境鲁棒性）。对于这两种拓扑结构，我们发现，一旦人口的网络已经达到目标状态，进一步的中性进化可以导致增加的突变鲁棒性和环境鲁棒性的初始条件的变化。
2010-05-24 q-bio.MN q-bio.PE
Nonlinearity arising from noncooperative transcription factor binding enhances negative feedback and promotes genetic oscillations
我们研究了基因振荡器启动子中多个结合位点的影响。我们评估了在没有合作结合的情况下具有多个结合位点的启动子的调节功能，并考虑了不同的假设如何结合阻遏物的数量影响转录速率。有效的希尔指数的调节功能揭示了增加的非线性反馈的结合位点的数量。我们确定最佳配置，最大限度地提高反馈的非线性。我们使用一个通用的生化振荡器模型表明，这种增加的非线性反映在增强的振荡，更大的振幅在更宽的振荡范围。虽然这项研究的动机是斑马鱼分段时钟的遗传振荡，但我们的发现可能揭示了基因调控的一般原则。
2014-12-18 nlin.AO physics.bio-ph q-bio.MN
Effect of noise in intelligent cellular decision making
与控制人类大脑的智能多细胞神经网络类似，令人惊讶的是，即使是单细胞也能够做出智能决策，对几种外部刺激进行分类或将它们联系起来。这是因为基因调控网络可以像感知器一样工作，这是人工智能研究中已知的简单智能方案。我们在遗传水平上研究了遗传噪声在智能决策中的作用，并表明噪声可以发挥建设性作用，帮助细胞做出正确的决定。我们使用一个简单的遗传分类器能够分类两个外部刺激的例子来说明这一点。
2014-10-23 q-bio.MN
Generic Properties of Random Gene Regulatory Networks
基因调控网络（GRNs）的建模是系统生物学的一个重要课题。虽然已经有很多工作集中在各种特定的系统，具有连续变量的广义随机网络的一般行为仍然是难以捉摸的。特别是吸引子如何在稳态、周期和混沌三种轨道之间进行划分，以及网络的动力学性质如何随网络的拓扑特征而变化，目前尚不清楚。在这项工作中，我们首先研究了这些问题的随机GRNs与不同的网络大小，连接，抑制链接和转录调控规则的分数。然后，我们寻找控制大型GRNs动态行为的核心基序。我们表明，一个随机GRN的稳定性通常是由一些嵌入图案的小尺寸，因此可以在一般情况下理解这些短图案的上下文中。我们的研究结果为遗传网络的研究和设计提供了见解。
2014-04-21 q-bio.MN
Theoretical and computational tools to model multistable gene regulatory networks
本综述系统梳理了多稳态基因调控网络建模的理论与计算方法，提供典型系统模型教程与文献实例，并对比了生化网络与经典非平衡物理系统的异同。
2023-06-26 q-bio.MN
First-principles prediction of the information processing capacity of a simple genetic circuit
鉴于基因表达的随机性，遗传上相同的细胞暴露于相同的环境输入将产生不同的输出。这种异质性已经被假设为对细胞如何能够在不断变化的环境中生存具有影响。最近的工作探索了使用信息论作为一个框架，以了解细胞可以确定其周围环境的状态的准确性。然而，这些方法的预测能力是有限的，并没有经过严格的测试，使用精确的测量。为此，我们为一个简单的遗传电路生成一个最小模型，其中模型的所有参数值都来自独立发布的数据集。然后，我们预测的信息处理能力的遗传电路的一套生物物理参数，如蛋白质拷贝数和蛋白质-DNA亲和力。我们将这些无参数的预测与蛋白质表达分布的实验测定以及E. coli细胞。我们发现，我们的最小模型捕捉到的数据和推断的信息处理能力，我们的简单的遗传电路的系统偏差的细胞到细胞的变异的缩放。
2020-05-07 q-bio.MN q-bio.SC
Likelihood for transcriptions in a genetic regulatory system under asymmetric stable Lévy noise
研究了遗传调控系统中合成反应速率在加性和乘性不对称稳定Lévy涨落作用下的浓度演化.通过关注偏度的影响（即，非对称性），通过考察平均首次出射时间（MFET）和首次逃逸概率（FEP），我们发现非对称涨落与系统中的非线性相互作用，导致了转录的特殊可能性。这包括，在加性噪声的情况下，对于较大的正偏度（即，不对称）指数$β$，导致在非高斯指数值$α=1$处的随机分叉（即，它是转录可能性的分离点或线），并在阈值$β\approx -0.5$处达到转折点（即，超过该值，转录的可能性突然逆转为$α$值）。在对称噪声情形（$β=0$）中，不存在随机分岔和随机转折点现象。而在乘性噪声情况下，非高斯性指标值$α=1$是平均首次退出时间（MFET）和首次逃逸概率（FEP）的分离点或分离线。我们还研究了噪声增强稳定性现象。此外，我们能够在整个参数空间中为非对称噪声指定区域，在该区域中，我们获得转录的期望似然。我们已经进行了一系列的数值实验，在“调节”基因转录的可能性，通过调整不对称稳定的Lévy噪声指数。这项工作为在实验研究中实现基因调控的可能方法提供了见解。
2018-01-30 math.DS physics.bio-ph q-bio.MN
Optimizing periodicity and polymodality in noise-induced genetic oscillators
许多细胞功能都是基于生物过程的节律性组织，这些生物过程是自我重复的事件级联。其中一些周期性过程，如几个物种的细胞周期，表现出明显的不规则性的形式周期跳跃，这导致多峰分布的周期长度。最近提出的一种机制，占这种量子化的行为是稳定的霍普夫不稳定状态的分子噪声。在这里，我们研究了模型系统中不同噪声的影响，即一个可兴奋的激活子-抑制子遗传电路，它显示了这种噪声诱导的稳定效应。我们的研究结果表明，一个最佳的噪声水平提高了周期的规律性（连贯性），在相干共振的形式。类似的噪声水平也优化了周期长度的多模态性质。总之，这些结果说明了如何在一个最小的基因调控基序内的分子噪音赋予强大的周期性多模态模式的生成。
2011-04-21 q-bio.MN
Canalization as a stabilizing principle of gene regulatory networks: a discrete dynamical systems perspective
本文从离散动力系统角度探讨基因调控网络的稳定性原理，提出通道化作为稳定机制，并分析其数学基础、应用及面临的挑战。
2025-11-22 cs.DM math.DS q-bio.MN
On Natural Genetic Engineering: Structural Dynamism in Random Boolean Networks
这篇简短的论文提出了一个抽象的，可调的模型，在细胞生命周期内的基因组结构变化，并探讨其与模拟进化的使用。遗传调控网络的一个众所周知的布尔模型被扩展为包括基于当前细胞状态的节点连接性的变化，例如，通过转座因子。由此产生的动态网络的基本行为进行调查之前，他们的可进化性进行了探索，使用版本的NK模型的健身景观。结构动力学被认为是选择在非平稳的环境中，随后显示出能够提供一种机制，当这种重组继承的进化创新。
2012-01-16 cs.CE q-bio.MN
