On the feasibility of dynamical analysis of network models of biochemical regulation
Weidong等人[2021]最近发表的一篇文章提出了一种提取图形属性的方法，这些图形属性可预测生化调节的多变量离散模型的动态行为。换句话说，这是一种只使用网络交互结构的特征来预测哪些节点最参与自动机网络动态的方法。然而，作者声称，大型自动机网络模型的动态分析“甚至不可行”。“为了确保其他人不会对这个问题感到沮丧，重要的是要澄清自动机网络模型的有效动态分析，相反，是可行的。与文章中所建议的不同，静态特征的基于图的分析并不是调控和信号动态的大型系统生物学模型的唯一分析途径，因为有动态方法确实是可扩展的。
2021-10-20 nlin.CG q-bio.MN q-bio.QM
Functional Characteristics of Gene Expression Motifs with Single and Dual Strategies of Regulation
转录因子的转录调控和microRNA的转录后调控构成了基因表达调控的两种主要模式。虽然基因表达基序仅包含转录调控已被很好地研究，但具有双重调控策略的基序的动力学，即，转录和转录后调节都没有被广泛研究。在本文中，我们探讨了动态的四个基因基序与双重策略的调节基因表达。一些功能特性进行了比较，与一个两个基因的基序，遗传切换，只采用转录调控。这两个图案定义的正反馈回路的双稳态和滞后的潜力。四基因基序，相反的遗传切换，被发现在基因表达的调节中，即使在没有协同性的情况下，也表现出双稳态。四基因基序进一步表现出一种新的动力学特征，其中两个区域的单稳态线性阈值响应分开的区域的双稳态数字响应。使用线性噪声近似（LNA），我们进一步表明，变异系数（噪声的措施），与蛋白质水平在稳定状态下，具有较低的幅度的情况下的四个基因基序相比的情况下的遗传切换。接下来，我们从信息论的角度比较转录与转录后调控。我们集中在两个基因表达基序，基序1与转录调控和基序2与转录后调控。我们发现，在这两个图案，图案2具有更大的容量，为扩展范围的参数值的信息传输。
2016-05-11 q-bio.CB q-bio.MN
Invariant non-equilibrium dynamics of transcriptional regulation optimize information flow
本研究通过构建至少四状态且打破细致平衡的非平衡动力学模型，解释了转录调控中启动子切换相关时间的不变性，并证明其能最大化转录因子到基因表达的信息传输。
2025-07-16 physics.bio-ph q-bio.MN
Dynamics of ERK regulation in the processive limit
我们考虑一个模型的细胞外信号调节激酶（ERK）的双位点磷酸化和去磷酸化，表现出双稳态和振荡，但失去了这些属性的限制，其中磷酸化和去磷酸化的机制成为进行性的调节。我们的研究结果表明，在任何地方的道路上，成为进行性，该模型保持振荡和振荡。更确切地说，在简化版本的模型，前兆双稳态和振荡（具体来说，多稳态和霍普夫分叉，分别）存在于所有的“持续性水平”。最后，我们研究了双稳态和振荡是否可以同时存在。
2020-09-03 math.AG math.DS q-bio.MN
Deciphering gene regulation from gene expression dynamics using deep neural network
复杂的生物学功能是通过基因和蛋白质的相互作用来实现的。揭示功能背后的基因调控网络是生物学的中心主题之一。通常，它涉及广泛的遗传学，生物化学和分子生物学实验。在本文中，我们证明了大部分推理任务可以通过深度神经网络（DNN）来完成，DNN是机器学习或人工智能的一种形式。具体而言，DNN从基因表达的动态中学习。学习的DNN就像系统的精确模拟器，可以在其上进行计算机实验以揭示潜在的基因网络。我们证明了两个例子的方法：生化适应和果蝇胚胎发生的缺口基因图案。在第一个示例中，DNN可以成功地找到用于自适应的两个基本网络模体-负反馈和非相干前馈。在第二个更复杂的例子中，DNN可以准确地预测基本上所有突变体的行为。此外，它揭示的调节网络与从实验中推断的网络惊人地相似。在这样做的过程中，我们开发了破译隐藏在DNN“黑匣子”中的基因调控网络的方法。我们的可解释DNN方法应该在基因型-表型作图中具有广泛的应用。
2020-02-22 q-bio.MN q-bio.QM
Gene Regulation by Riboswitches with and without Negative Feedback Loop
核糖开关是位于信使RNA非翻译区的结构元件，通过结合特定的代谢物来调节基因表达。我们引入一个动力学网络模型，描述核糖开关的功能，在系统水平上。使用黄素单核苷酸核糖开关的实验数据作为指导，我们表明，有效的功能，这意味着一个大的动态范围，而不损害抑制转录的要求，是由转录速度，适体的折叠和展开速率之间的平衡，和代谢产物的结合率。我们还研究了负反馈对代谢物结合的影响，这些代谢物本身就是受调控基因的产物。对于一系列转录速率，负反馈抑制基因表达近10倍。负反馈加速了基因表达响应时间，并且当DNA浓度中存在适度尖峰时，相对于没有反馈的情况，负反馈将稳态蛋白质浓度的变化抑制一半。一个动态相图表示转录速度，折叠速率，代谢物结合率预测核糖开关介导的转录调控不同的情况。
2012-10-25 q-bio.MN
Stochastic single-gene auto-regulation
建立了一个详细的单基因自动调节的随机模型，并探讨了当mRNA动力学比蛋白质动力学快时以及在相反的状态下的解。该模型包括所有的随机性来源，是内在的自动调节过程，它认为转录和转录后调节。时间尺度分离允许推导蛋白质和mRNA的平衡分布的解析表达式。这些分布一般很好地描述了连续近似，这是用来讨论的蛋白质平衡分布的定性特征作为一个函数的生物参数在快速mRNA政权。的时间尺度近似的性能进行评估，通过与模拟的完整的随机系统的比较，并找到了一个很好的定量协议的参数值范围很广。我们发现，无论是单峰或双峰平衡蛋白质分布可以出现，我们讨论了与双峰的自动调节机制。
2012-04-07 physics.bio-ph q-bio.MN
Inferring gene regulation dynamics from static snapshots of gene expression variability
本研究利用不同成熟时间双荧光报告因子的静态协同变异快照，推导相关性条件以识别基因反馈调控及细胞周期依赖转录。
2021-09-01 q-bio.MN q-bio.QM
Landscapes and nonequilibrium fluctuations of eukaryotic gene regulation
本研究使用描述非平衡涨落景观和概率流的随机模型，考察了染色质状态与产物蛋白浓度变化的不同时间尺度对真核生物基因调控的影响，发现非绝热染色质状态转变显著影响基因调控动力学，并揭示了其与熵产生、滞后现象及基因涨落调节的关系。
2025-06-28 physics.bio-ph q-bio.MN
Propagation of external regulation and asynchronous dynamics in random Boolean networks
布尔网络及其动力学在从生物学到计算机科学的各个学科中作为抽象建模方案引起了极大的兴趣。虽然并行更新方案已被广泛研究，在过去的几年中，异步更新方案的理解水平仍然很差。本文研究了由调节输入变量给出的外部信息在随机布尔网络中的传播。我们计算分析和数值的时间演化和渐近行为的传播外部监管（PER）。特别是，这使我们能够识别完全由外部信息决定的变量。网络中所有不直接由PER固定的变量形成一个核心，其中特别包含所有非平凡的反馈回路。我们设计了一个消息传递的方法，允许这些核心的统计特性的布尔网络和外部条件的依赖。最后，我们建立了PER动态和布尔网络的完全随机异步动态之间的联系。
2007-04-25 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-bio.MN
Learning a nonlinear dynamical system model of gene regulation: A perturbed steady-state approach
生物结构和功能依赖于许多基因之间复杂的调控相互作用。高通量全基因组测量技术可以获得丰富的基因表达数据，但仍需要有效的基因调控网络推断方法。建立在基因调控定量描述基础上的基于模型的方法是最有前途的方法之一，但许多这样的方法依赖于简单的局部模型或缺乏实验可解释性的特设推理方法。我们提出了一个实验设计，并制定了相关的统计方法，通过学习一个标准的定量，可解释的，预测的，基于生物药理学的常微分方程模型的基因调控推断基因网络。我们拟合模型参数使用基因表达测量扰动稳态的系统，像那些下面的过表达或敲低实验。虽然原来的模型是非线性的，我们的设计允许我们将其转化为一个凸优化问题，限制注意稳态和使用套索参数选择。在这里，我们描述了模型和推理算法，并将其应用到一个合成的六个基因系统，表明该模型是详细和灵活的，足以说明激活和抑制以及协同和自我调节，该算法可以有效地和准确地恢复用于生成数据的参数。
2016-03-25 q-bio.MN stat.AP
Origins of Binary Gene Expression in Post-transcriptional Regulation by MicroRNAs
微RNA介导的基因表达调节的特征在于一些区别于非调节和转录因子调节的基因表达的独特特征。最近，一个数学模型已被提出来描述microRNA的转录后调控的动力学。该模型很好地解释了单细胞实验中的观察结果。在本文中，我们引入了一些额外的功能到模型中，并考虑两个特定的情况。在第一种情况下，靶基因表达的转录调节中包括非合作性正反馈环。在第二种情况下，被认为是一个随机版本的原始模型，其中有基因的非活性和活性表达状态之间的随机转换。在第一种情况下，我们表明，双稳态是可能的参数制度，由于存在一个非线性的蛋白质衰减项的基因表达动态。在第二种情况下，我们推导出获得随机二进制基因表达的条件。我们发现，与未受调节的基因表达的情况相比，这种类型的基因表达在由microRNA调节的情况下更有利。与二元基因表达相关的理论预测是可实验检验的。
2012-10-18 q-bio.MN q-bio.QM
Nonlinear software sensor for monitoring genetic regulation processes with noise and modeling errors
通过软件传感器的非线性控制技术，通常用于化学工程，也可以应用于遗传调控过程。我们在这里提供了一个现实的制定这个过程中，通过引入一个加性高斯白噪声，这是通常发现在实验数据。此外，我们包括模型误差，这意味着我们假设我们不知道过程的非线性调节函数。为了说明这一过程，我们采用最近应用于单基因系统和一些操纵子情况的简单形式的浓度的古德温动力学[B.C.古德温，细胞中的时间振荡，（学术出版社，纽约，1963）][H. De Jong，J.Comp.Biol.9，67（2002）]，其涉及mRNA、给定蛋白质和代谢物浓度的动力学。此外，我们目前的结果为三个基因的情况下，在共调节套转录单位，因为它们发生在原核生物。然而，我们只使用代谢物的数据和设计的软件传感器，而不是考虑它们的全部动力学。我们还表明，更一般地说，它是可能的，重建完整的一套nonmeasured浓度，尽管在调节功能的不确定性，甚至更多，在不知道的mRNA动态的情况下。此外，浓度重建不受加性高斯白噪声扰动的影响，并且成功地滤除了生物系统的噪声输出
2005-10-02 physics.bio-ph q-bio.MN
Evolution-Development Congruence in Pattern Formation Dynamics: Bifurcations in Gene Expressions and Regulation of Networks Structures
寻找胚胎发育和个体发育之间可能的关系是进化发育生物学领域的重要问题之一。通过用基因表达动力学来表示空间定位细胞的发育动力学，在外部形态发生梯度下细胞与细胞的相互作用，进化出突变和选择下的基因调控网络，其适合性接近表达基因的预定空间模式。对于大多数数以千计的数值进化实验，在几代人的模式和模式的发展演变的网络表现出显着的一致性。在这里，这两种模式的动力学包括几个时代，以形成连续的条纹形成之间的准静态制度。在进化中，这些机制是发生相关突变所需的世代，而在发育中，它们是由于控制模式变化的缓慢变化的表达的出现。因此产生连续的模式变化，其通过在读取形态发生剂梯度的上游前馈网络下的反馈或前馈调节的连续组合来调节。通过使用由上游前馈网络生成的图案作为边界条件，下游网络形成稍后的条纹图案。这些发展与进化的时代性变化在动力系统理论中表现为同一分叉，这种分叉的一致性导致了进化-发展一致性。违反的进化发展一致性，观察到异常，是起源于改变的边界，由于在上游前馈网络的突变。我们的研究结果提供了一个新的面貌发展阶段，间断平衡，发展瓶颈，和进化收购的新颖性形态发生。
2015-03-31 physics.bio-ph q-bio.MN q-bio.PE
Reliability of frequency- and amplitude-decoding in gene regulation
在生物化学信号中，信息通常被编码在振荡信号中。然而，这种编码策略相对于恒定信号的幅度编码方案的优点仍然不清楚。在这里，我们研究了一个简单的模型基因启动子响应振荡和恒定的转录因子信号的动力学。我们发现，在生物相关的参数制度的振荡输入可以产生一个更恒定的蛋白质水平比一个恒定的输入。我们的研究结果表明，振荡信号可以用来最大限度地减少噪音在基因调控。
2012-02-07 q-bio.MN q-bio.SC
A computational scheme connecting gene regulatory network dynamics with heterogeneous stem cell regeneration
本研究提出一种计算框架，通过数据驱动的遗传函数构建，结合跨细胞周期基因调控网络混合模型与单细胞建模，连接基因调控动力学与异质性干细胞再生，可推广至多种调控网络以深化相关机制理解。
2024-04-17 q-bio.CB q-bio.MN
Morphogenesis by coupled regulatory networks: Reliable control of positional information and proportion regulation
基于空间模式形成的非平衡机制，我们研究了如何通过局部耦合的离散动力学网络来控制位置信息，类似于发育中的多细胞生物体中细胞的基因调控网络。作为一个例子，我们研究的发展问题的域的形成和比例调节的存在下，噪音，以及在存在的细胞流。我们发现，解决这一任务的网络表现出信息处理的层次结构，并具有类似的复杂性，作为活细胞的发育电路。比例调节可随系统大小而缩放，并导致基因表达结构域的尖锐、精确定位的边界，即使对于大量细胞也是如此。噪声诱导的动力学，使用平均场近似的详细分析表明，在基因表达状态的噪声稳定（而不是破坏）的空间模式中存在的细胞运动，无论是静止的，以及增长的系统。最后，我们讨论了如何在多细胞生物体中生长组织的高度动态环境中实现这种机制。
2009-08-25 cond-mat.dis-nn nlin.CG q-bio.CB
Pluripotency, differentiation, and reprogramming: A gene expression dynamics model with epigenetic feedback regulation
多能性状态的表征，其中细胞可以自我更新和分化，以及多能性的不可逆丧失是发育生物学的重要研究领域。特别是，理解这些过程对于生物医学应用的细胞重编程是必不可少的，即，分化细胞中多能性的实验恢复。基于基因表达动力学系统理论的最新进展，我们提出了一个由多个多能基因和分化基因组成的基因调控网络模型。我们的研究结果表明，随着细胞数量的增加，从多能状态和多能基因的振荡表达开始，细胞状态转变为分化的细胞类型。细胞-细胞信号转导介导对噪声具有鲁棒性的分化过程，而影响基因表达动力学的表观遗传修饰固定细胞状态。这些修饰确保细胞状态受到保护免受外部干扰，但它们也作为多能性恢复的表观遗传屏障。我们发现，几个基因的过度表达导致细胞的重编程，与建立诱导多能干细胞的方法一致。我们的模型，其中包括基因表达动态和表观遗传修饰之间的相互关系，提高了我们的细胞分化和重编程的基本理解。
2015-08-04 physics.bio-ph q-bio.MN
Independent channels for miRNA biosynthesis ensure efficient static and dynamic control in the regulation of the early stages of myogenesis
受最近实验工作的启发，我们定义并研究了一个基于miRNA的复杂调控回路的确定性模型，该回路控制着人类早期的肌生成。我们的目标特别是在定量的理解（i）所发挥的作用，由单独的和独立的miRNA生物合成通道（一个涉及由外源控制器调节的miRNA诱饵系统，另一个由来自不同基因组位点的转录给出），其似乎对分化程序至关重要，以及（ii）结合miRNAs的竞争如何在这种相互连接的结构中有效地控制分子水平。我们表明，通过miRNA诱饵系统的最佳静态控制约束在狭窄的范围内的通道是紧密交联的动力学参数。另一方面，miRNA转录的替代基因座可以确保实现分化程序所需的快速浓度变化，特别是通过靶标对miRNA转录速率的甚至适度激增的非线性响应。虽然静态的，竞争介导的调节可以通过单独的miRNA诱饵系统来实现，但这两个通道对于电路的整体功能都是必不可少的，这表明这种类型的联合控制可能代表了不同背景下的最小最优架构。
2019-06-24 physics.bio-ph q-bio.MN
Does Collective Genetic Regulation exist?
基因组中的调控是否使用集体行为，类似于大脑或深层神经网络的运作方式？在这里，我提出了为什么具有高水平计算能力的基因组网络会被强烈选择的理由，并提出了它如何可能来自于以集体方式成功调节的生化过程，这与我们通常认为的遗传调节方式非常不同。
2021-06-29 q-bio.MN q-bio.PE
Ensembles, Dynamics, and Cell Types: Revisiting the Statistical Mechanics Perspective on Cellular Regulation
遗传调控网络控制个体发育。50年来，布尔网络一直是这类系统的模型，从随机布尔网络的集合作为基因调控的一般特性的模型，到越来越多的真实细胞子网络的工作动力学模型。同时，对它们的统计力学也进行了深入的研究。在这里，我们概括了他们的原始动机的背景下，目前的理论和实证研究。我们讨论了随机布尔网络的动态吸引子模型细胞类型的合奏。子系综是临界系综。现在有强有力的证据表明，遗传调控网络是动态的关键，进化正在探索关键的子集合。该子系综的一般性质预测了细胞分化的基本特征。特别是，这种网络中吸引子的数量随着DNA含量的0.63次方而增加。作为每个细胞的DNA含量的函数的细胞类型的数量的数据显示0.88的比例关系。因此，该理论正确地预测了细胞类型的数量和每个细胞的DNA含量之间的幂律关系，以及可比较的斜率。我们讨论了这些新的标度值，并展示了布尔网络作为系统生物学基础模型的新研究路线的前景。
2019-02-01 cond-mat.dis-nn physics.bio-ph q-bio.MN
Post-transcriptional regulation of noise in protein distributions during gene expression
基因表达的内在随机性可导致整个细胞群体中蛋白质水平的大的变异性。蛋白质分布的变异性（或噪声）可以通过基因调控的细胞机制来调节;特别是，人们对理解转录后调控的作用有相当大的兴趣。为了解决这个问题，我们提出并分析了一个随机模型的转录后调控的基因表达。该模型的解析解提供了深入了解不同的转录后调控机制对蛋白质分布中的噪声的影响。所获得的结果还表明如何在基因表达的内在噪声的不同来源，可以根据观察到的调节蛋白质分布进行区分。
2010-06-21 physics.bio-ph q-bio.MN
MicroRNAs preferentially target the genes with high transcriptional regulation complexity
近年来，microRNA（miRNAs）已成为一类重要的基因调控因子，在转录后水平负调控动物基因组中约1/3的基因表达。然而，目前还不清楚为什么有些基因受到miRNA的调控，而另一些则不受，即动物基因组中miRNA调控的原理是什么。本研究系统地分析了转录因子与miRNA在基因调控中的关系。我们发现具有更多TF-结合位点的基因具有更高的被miRNA靶向的概率，并且平均具有更多的miRNA-结合位点。这一观察结果表明，具有较高顺式调控复杂性的基因在转录水平上更协调地受到TF的调控，而在转录后水平上受到miRNA的调控。这是对基因表达协调调控机制的一个潜在的新发现。基因本体分析进一步证明这种协调调控在发育基因中更为普遍。
2006-12-30 q-bio.GN q-bio.MN
Dynamic regulation of T cell activation by coupled feedforward loops
适应性免疫系统通过激活T细胞来响应外来入侵者。然而，如果T细胞被错误的信号激活，或者如果它们在威胁被消除后过久地保持激活，这种反应是危险的。因此，重要的是，T细胞只被正确的信号激活并持续正确的时间。近几十年来，免疫学的主流理论是T细胞在被激活之前必须接收至少两个信号。然而，目前尚不清楚这种双信号要求是否以及如何确保T细胞激活仅由正确的信号引起，并且反应足够长。在这里，我们提出，两个信号的要求诱导一个新的连贯的前馈基序，其属性与理想的免疫反应的首选对齐。进一步考虑辅助性T细胞和调节性T细胞之间的相互作用诱导复合前馈-反馈基序，对其进行分析产生了激活的辅助性T细胞的健康浓度的条件。
2017-12-01 q-bio.CB q-bio.MN q-bio.PE
Towards Multicellular Biological Deep Neural Nets Based on Transcriptional Regulation
建立在合成基因网络上的人工神经元具有从复杂的细胞决策到生物反应器调节的潜在应用。此外，由于自然系统的高信息吞吐量，它提供了一个有趣的候选人基于生物的超级计算和模拟模拟传统上棘手的问题。在本文中，我们提出了一个架构，用于构建多细胞神经网络和可编程非线性系统。我们设计了一个基于基因调节网络的人工神经元，并优化了其模块化动态。使用基因表达模型，我们模拟其从多个输入执行任意线性分类的能力。最后，我们构建了一个两层的神经网络来展示可扩展性和非线性决策边界，并讨论了未来的方向，利用不受控制的神经元在计算任务。
2020-01-30 cs.ET cs.NE q-bio.MN
RNA-based regulation: dynamics and response to perturbations of competing RNAs
通过滴定机制，microRNA（miRNAs）可以充当其共同靶标（竞争性内源RNA或ceRNA）之间有效相互作用的介体的观察提出了RNA可以在扩展的“串扰”网络中相互调节的想法（“ceRNA假说”）。这种能力可能在形成细胞蛋白库的转录后调节（PTR）中发挥重要作用。最近的工作集中在串扰网络的涌现属性强调了高灵活性和选择性，可以实现平稳。另一方面，在相关时间尺度上可能至关重要的动力学方面却远不那么清楚。我们在PTR模型上对ceRNA假说进行了动力学研究。敏感性分析显示，ceRNA串扰是动态延长的，即，即使在稳定状态下不发生串扰的情况下，它也可以在比实现平稳性所需的时间尺度更短的时间尺度上发生，并且可能被放大。此外，在大的情况下，转染样扰动的系统可能会发展强烈的非线性，阈值响应。最后，我们表明，ceRNA效应为细胞提供了一种非常有效的方法，在必要时实现ceRNA水平的快速正向转变。这些结果表明，竞争的小RNA可能确实提供了一个基本的机制，以实现系统水平的调节作用的转录组在生理相关的时间尺度。
2013-12-19 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-bio.GN
