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
Information transmission in genetic regulatory networks: a review
遗传调控网络使细胞能够通过动态协调其基因表达谱来响应内部和外部条件的变化。我们在这些生化回路中进行定量测量的能力加深了我们对基因调控网络可以执行何种计算以及具有何种可靠性的理解。这些进展促使研究人员寻找遗传调控网络的结构和功能之间的联系。在网络的输入和输出之间传输信息已经被提出作为一种可能的功能度量，在某些生物学背景下相关。在这里，我们总结了信息论在基因调控网络中应用的最新进展。我们首先回顾信息论中的基本概念，以了解最近的工作。然后，我们讨论了基因调控的功能复杂性所产生的调控相互作用的分子性质。最后，我们回顾了一些实验支持的观点，负责多细胞生物的早期发展的遗传网络可能会最大限度地提高传输的“位置”信息。
2011-01-21 physics.bio-ph q-bio.MN
Regulatory motifs: structural and functional building blocks of genetic computation
发展和维持生命需要大量的计算。这是由基因调控网络完成的。但我们对这种计算是如何组织的知之甚少。我表明，调控网络的结构和功能之间存在直接的对应关系，我称之为调控基序。我得出一个简单的约束的范围内的功能，这些图案可以执行，在本地网络结构。我证明了这个范围是所有可能函数的一小部分，这严重限制了全局网络的行为。这种限制的部分原因是调节基序可以实现的功能冗余-有很多方法可以执行相同的任务。调控基序帮助我们理解遗传计算是如何组织的，以及它能实现什么。
2022-08-31 cond-mat.stat-mech q-bio.MN
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
Genetic redundancies enhance information transfer in noisy regulatory circuits
细胞决策是基于将信号阈值与特定生理动作相关联的调节电路。这种信息的传输受到分子噪声的影响，这会降低其保真度。在这里，我们将展示如何，而不是这样的固有噪声增强信息传输中存在的多个电路副本。其结果是由于噪声对每个副本产生的自主响应的贡献，这些响应与共同的决策相关联。此外，与冗余单元的响应相关的因素（外在噪声或调节串扰）有助于降低保真度，而那些进一步使它们分离的因素（副本内的异质性）可以导致更强的信息增益。总的来说，我们的研究强调了信号阈值，冗余和噪声的相互作用如何影响细胞决策的准确性。理解这种相互作用为解释集体细胞信号转导机制提供了基础，并为设计具有噪声遗传电路的稳健决策提供了基础。
2016-02-23 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
Information capacity of genetic regulatory elements
细胞外部或内部条件的变化通常反映在相关转录因子的浓度上。这些蛋白质反过来调节它们控制下的基因的表达水平，有时需要执行整合多个输入并影响多个基因的非平凡计算。与此同时，即使输入保持不变，受调控基因的活动也会波动，这是系统中固有噪声的结果，而这种噪声必然从根本上限制任何遗传计算的可靠性。在这里，我们使用信息理论来正式的概念，在简单的基因调控元件的存在下，物理现实的噪声源的信息传输。系统地探讨了这种“通道容量”对噪声参数、协同性和制造信号分子的成本的依赖性。我们发现，至少在原则上，高于一位的能力应该是可以实现的，因此遗传调控不限于使用二进制或“开-关”组件。
2007-09-26 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
Network growth models and genetic regulatory networks
我们研究了一类有向图的生长算法，这些有向图是遗传调控网络进化的候选模型。该算法涉及部分重复的节点和它们的链接，以及新链接的创新，允许来自新创建的节点的输入和输出链接可能具有不同的生存概率。我们发现一些违反直觉的趋势，参数的变化，包括扩大的入度分布时，保留输入链接的概率降低。我们还发现，当且仅当一个特殊的种子被用来启动的过程中，可以复制的生长算法的基因组大小和测量的度分布的转录因子的缩放酵母中的基因。
2006-05-23 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
Robustness and fragility of Boolean models for genetic regulatory networks
基因和基因产物之间的相互作用产生了复杂的电路，使细胞能够处理信息并对外部信号做出反应。理论研究通常使用连续、随机或逻辑方法描述这些相互作用。我们提出了一个新的建模框架基因调控网络，结合了直观的吸引力的定性描述基因状态的高度灵活性，将随机性在细胞过程的持续时间。我们将我们的方法应用到片段极性基因的调控网络中，从而获得了对基因表达模式发展的新见解。例如，我们表明，非常短的合成和衰变时间可以扰乱野生型模式。另一方面，翻译前和翻译后过程之间的时间尺度的分离和最小的prepattern确保收敛到野生型表达模式，而不管波动。
2005-01-27 q-bio.MN
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
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
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
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
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
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
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
A sparse regulatory network of copy-number driven expression reveals putative breast cancer oncogenes
DNA顺式调控元件对基因表达的影响已被深入研究。然而，对反式作用DNA热点驱动的表达知之甚少。携带拷贝数畸变的DNA热点在癌症中被认为是重要的，因为它们在全球范围内影响多个基因。在检测trans-effects的挑战主要是由于在检测弱和稀疏trans-acting信号中同时发生的乘客事件的计算困难。我们提出了一种综合的方法来学习一个稀疏的相互作用网络的DNA拷贝数区域与它们的下游目标在乳腺癌数据集。来自该网络的信息有助于在全球范围内区分拷贝数驱动的表达变化与拷贝数无关的表达变化。我们的研究结果进一步描述了乳腺癌数据集中的顺式和反式效应，其中重要的癌基因如ESR 1和ERBB 2似乎是高度依赖于拷贝数的。此外，我们的模型被证明是有效的，并在拟合优度方面不差于其他国家的最先进的预测和网络重建模型，使用模拟和真实数据。
2010-10-07 q-bio.MN stat.AP
Mapping disease-regulatory flux through eQTL-based causal gene networks: a complex-trait framework applied to coronary artery disease
University of Bergen（卑尔根大学）；Karolinska Institutet（卡罗林斯卡学院）
GRN-TWAS通过整合基因调控网络拓扑结构，提升冠状动脉疾病基因-疾病关联研究的发现和解释能力。
2026-09-21 q-bio.GN q-bio.MN q-bio.QM
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
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
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
Inferring genetic networks: An information theoretic approach
在后基因组时代，许多努力致力于系统地阐明相互作用的基因和蛋白质的复杂网络。这些努力包括实验和计算方法。微阵列技术为在基因组水平上监测基因表达水平提供了机会。本研究利用信息论的方法，从高通量的基因表达数据出发，提出了一种在粗粒度水平上重建基因调控网络的数学方法。该方法提供了给定基因正调节、负调节或不调节网络基因中的每一个的{ \it后验}概率。这种方法还允许引入先验知识和量化的信息增益从实验数据中使用的推理过程。该信息增益可用于选择在随后的实验中要扰动的基因，以精炼关于基础基因调控网络的结构的知识。所提出的方法的性能进行了研究{ \it在numero}实验。我们的研究结果表明，该方法是适合于集中在大小有限的问题，如，恢复一个小的子网络的利益，通过执行扰动选定的基因。
2009-08-02 q-bio.MN q-bio.QM
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
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
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
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
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
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
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
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
Biophysical models of cis-regulation as interpretable neural networks
深度学习技术在基因组学中的采用受到了难以机械解释这些技术产生的模型的阻碍。近年来，已经提出了各种事后归因方法来解决基因调控背景下的神经网络可解释性问题。在这里，我们描述了一个互补的方式来解决这个问题。我们的策略是基于这样的观察，即顺式调节机制的两大类生物物理模型可以表示为深层神经网络，其中节点和权重具有明确的理化解释。我们还展示了如何使用现代深度学习框架，从某些类型的大规模并行报告分析（MPRA）产生的数据中快速推断出这种生物物理网络。这些结果表明，一个可扩展的策略，使用MPRA系统地表征生物物理基础的基因调控在广泛的生物背景。他们还强调，基因调控是开发可科学解释的深度学习方法的一个有前途的场所。
2020-02-07 cs.LG physics.bio-ph 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
Reliability of regulatory networks and its evolution
在具有连续时序和噪声的广义布尔网络模型框架下，研究了生物调控网络动力学的可靠性问题。使用著名的人工遗传网络，如repressilator，我们讨论的概念的可靠性的节奏吸引。在一个简单的演化过程中，我们研究了整体网络结构如何影响动力学的可靠性。在进化过程中，网络被选择为可靠的动态。我们发现，大多数网络可以很容易地朝着可靠的功能，同时保持原有的功能。
2008-05-27 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
Combinatorial Limits of Transcription Factors and Gene Regulatory Networks in Development and Evolution
由转录因子（TF）及其顺式启动子组成的基因调控网络（GRN）被认为足以指导生物体的发育。GRNs中的突变被认为是多细胞生命进化的主要驱动力。这里证明了这两个假设都是不正确的。它们不符合有界编码网络组合学的基本原理。它表明，有固有的复杂性和控制能力的限制，任何基因调控网络是完全基于蛋白质编码基因，如转录因子。这一结果对于理解发育、进化、寒武纪大爆发以及癌症等多细胞疾病具有重要的实际意义。如果这些论点是合理的，那么基因就不能解释复杂的多细胞生物的发展，基因也不能解释复杂的多细胞生命的进化。
2015-07-31 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
Model of haplotype and phenotype in the evolution of a duplicated autoregulatory activator
基因复制被认为在基因组复杂性的进化中起着重要作用。重复基因的存在消除了自然选择对基因的限制，导致其可能丧失功能，或者偶尔获得新的功能。另一方面，一个多效性基因可能在它的复制品之间分配它的功能，从而保留两个拷贝。重复基因对于二倍体基因型来说并不新奇，但仅对于单倍型来说。在本文中，我们研究了二倍体基因型中调控相互作用的后果，并探讨了等位基因相互作用的背景如何产生动态表型，使重复基因在人群中传播。我们研究的调控网络是一个单一的自动调节激活基因，该基因的两个拷贝在二倍体物种中作为等位基因或在单倍体中作为复制品而发散。这些差异是在他们的转录能力-无论是通过改变其激活域，或其顺式调节结合库。当引入顺式调节变化，在重复物之间划分多个调节触发物时，显示出现的重复物的互斥表达状态伴随有备用设施：当高度表达的基因缺失时，先前未表达的重复拷贝补偿它。调控网络模型的二倍体版本可以解释等位基因特异性表达变体，单倍型网络的遗传模型使我们能够追踪杂合表型的进化结果。这是模拟一个副本的激活域中的变化，从而在单细胞中产生稳定的以及短暂的爆发振荡。进化模型表明，这些表型状态的二倍体，杂合基因型，使重复的单倍型的传播。
2012-12-04 physics.bio-ph 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
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
Modeling delay in genetic networks: From delay birth-death processes to delay stochastic differential equations
延迟是许多生物化学过程的一个重要且普遍存在的方面。例如，延迟在遗传调控网络的动力学中起着核心作用，因为它源于mRNA和蛋白质的顺序组装。因此，遗传调控网络经常被建模为随机出生-死亡过程的延迟。在这里，我们研究延迟生灭过程和适当的近似延迟化学朗之万方程之间的关系。我们证明了这两个描述之间的距离，作为衡量的期望泛函的过程中，收敛到零，随着系统的大小。进一步证明了当系统规模趋于无穷大时，时滞生灭过程收敛到热力学极限。我们的结果适用于固定时滞和分布时滞。模拟表明，延迟化学朗之万近似是准确的，即使在中等规模的系统。它捕获动态特征，如亚稳态系统中过渡路径的空间和时间分布，负反馈电路中的振荡行为，以及网络中节点之间的互相关。总之，这些结果为利用时滞随机微分方程来近似具有时滞的生灭过程的动力学提供了基础。
2014-01-12 math-ph math.MP q-bio.MN
Evolving Boolean Regulatory Networks with Epigenetic Control
表观遗传机制在自然系统中的重要作用越来越明显。本文使用最近提出的抽象，可调布尔遗传调控网络模型，探讨表观遗传学的各个方面。它示出了如何动态控制转录通过DNA甲基化启发的机制可以选择通过模拟进化下的各种单细胞和多细胞的情况。此外，它表明，这种控制的效果可以继承而不损害健身。
2013-06-20 cs.NE q-bio.MN
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
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
Eliminating fast reactions in stochastic simulations of biochemical networks: a bistable genetic switch
在生物化学反应网络的许多随机模拟中，需要“粗粒度”反应集，去除快速反应，同时保留正确的系统动力学。已经提出了各种粗粒化方法，但仍然不清楚哪些方法是可靠的，哪些反应可以安全地消除。我们解决这些问题的模型基因调控网络，是特别敏感的动态波动：一个双稳态遗传开关。我们删除蛋白质-DNA和/或蛋白质-蛋白质缔合-解离反应的反应集，使用各种粗粒化策略。我们确定对稳态概率分布函数和波动驱动的开关翻转过渡的速率的影响。我们发现，蛋白质相互作用可以安全地从反应集中消除，但蛋白质-DNA相互作用可能不会。我们还发现，重要的是使用化学主方程，而不是宏观速率方程来计算有效的倾向函数的粗粒度反应。
2007-11-28 q-bio.MN q-bio.QM
