Reaction coordinates for the flipping of genetic switches
我们提出了一个详细的分析，基于前向通量采样（FFS）模拟方法，开关的动力学和稳定性的两个模型的遗传拨动开关，由两个相互抑制的基因编码转录因子（TF）;在一个模型中（互斥开关），它们互相排斥对方的绑定，而在另一个模型（通用开关）中，两个转录因子可以同时结合到共享的操纵子区。我们评估了两对影响这些开关稳定性的反应的作用：TF-TF同源二聚化和TF-DNA缔合/解离。我们将翻转率k分解为在两个稳定状态之间的分界面（分界线）处找到系统的概率rho（q*）与动力学前因子R的乘积。在排他性转换的情况下，TF操纵子结合的速率影响rho（q*）和R，而TF二聚化的速率仅影响R。在一般开关的情况下，TF-操纵子结合和TF二聚化都影响k、R和rho（q*）。为了阐明这一点，我们分析了过渡态系综（TSE）。对于排他性开关，改变TF-操纵子结合的速率可以极大地改变开关的途径，而改变二聚化的速率改变开关速率而不改变机制。通用开关的开关途径对TF-操纵子和TF-TF结合的速率常数的变化具有高度鲁棒性，即使这些速率常数确实影响翻转速率;该特征对于非平衡系统是独特的。
2007-11-28 q-bio.MN q-bio.QM
Chemical models of genetic toggle switches
我们研究的平均场分析和随机模拟化学模型的遗传开关形成的基因对，相互抑制对方。为了确定遗传开关的稳定性，我们将反应通量理论和过渡态理论联系起来。开关稳定性的特征在于定义明确的寿命$τ$。我们发现$τ$随着参与转换的转录因子分子的平均数$\Nmean$呈指数增长。在直接数值模拟的制度，生长规律的特点是$τ\sim\Nmean{}^α\exp(b\Nmean)$，其中$α$和$b$的参数。开关稳定性因增加基因表达中的噪声的现象而降低，例如从单个mRNA转录物产生多个蛋白质拷贝（散粒噪声），以及每个转录物产生的蛋白质数量的波动。然而，通过在DNA上排列转录因子结合结构域，使得竞争性转录因子在DNA上相互排斥，可以显著增强对生物化学噪声的鲁棒性。我们还阐明了起源的增强稳定性的专用开关相对于一般开关：虽然动力学前置因子是大致相同的两个开关，翻转开关的“障碍”是显着高于专用开关比一般开关。
2004-10-04 q-bio.MN
Modeling of negative autoregulated genetic networks in single cells
我们讨论了最近的发展，在建模的负自调节遗传网络。特别是，我们认为在简单的网络中使用速率方程的mRNA和蛋白质的人口的时间演化。在低拷贝数的限制下，波动效应变得显著，然后使用主方程形式主义实现更充分的建模。调节基因网络和化学反应网络之间的类比尘埃颗粒在星际介质中进行了讨论。复杂反应网络的分析和模拟也被考虑。
2005-04-26 physics.bio-ph q-bio.MN
Deterministic and Stochastic Simulations of Simple Genetic Circuits
我们分析了三个简单的遗传电路，涉及转录调控和反馈：自动阻遏，开关和represilator，分别由一个，两个和三个基因。这种系统通常使用速率方程来模拟，该速率方程解释了这些基因产生的mRNA和蛋白质的浓度。当细胞中相关分子的浓度很大且波动可以忽略时，速率方程是合适的。然而，当电路中的一些蛋白质以低拷贝数出现时，波动变得重要，速率方程失效。在这种情况下，随机方法，如直接数值积分的主方程或蒙特卡罗模拟是必需的。在这里，我们提出了确定性和随机模拟的autorepressor，开关和repressilator。我们表明，波动引起这些系统的动力学定量和定性的变化。特别是，我们证明了一个波动引起的双稳态基因开关和噪声振荡的repressiator电路中获得的一个变种。
2007-03-13 q-bio.MN q-bio.QM
High-gain nonlinear observer for simple genetic regulation process
高增益非线性观测器出现在非线性自动控制理论中，并在化工过程中被标准使用。我们在一个非常简单的单基因调控回路的背景下应用这种类型的分析。一般而言，观测器将基于解析微分方程的模型与系统的部分测量相结合，以估计非测量状态变量。我们使用一个最简单的观察者，Gauthier等人，它是原始系统的副本加上易于计算的校正项。为了说明这一过程，我们采用了一个生物模型，最近改编自古德温的旧书德容，其中一个玩的浓度的信使RNA编码给定的蛋白质，蛋白质本身，和一个单一的代谢物的动力学。使用观察者而不是代谢物，可以重建mRNA和蛋白质的未测量浓度
2007-07-16 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
Analysis and control of genetic toggle switches subject to periodic multi-input stimulation
University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学）；University of Bristol（布里斯托大学）
本文研究了在周期多输入刺激下遗传toggle开关的动力学行为，提出了一种分析模型以解释实验观测并近似其渐近行为，同时探讨了系统参数对模型预测精度的影响，并提出了调节报告蛋白荧光均值的外部控制策略。
2018-09-04 cs.SY eess.SY 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
Analytical distributions for stochastic gene expression
基因表达具有显著的随机性，这使得遗传网络的建模具有挑战性。我们提出了一个近似，不仅允许计算的平均值和方差，但也分布的蛋白质数量。我们假设蛋白质的衰变速度比它们的mRNA慢得多，并使用芽殖酵母的高通量数据证实许多基因满足这种关系。对于基因表达的两阶段模型，以转录和翻译为一级反应，我们计算了所有时间大于几个mRNA寿命的蛋白质分布，从而定性地预测了蛋白质水平首次跨越任意阈值的时间分布。此外，如果启动子在非活性和活性状态之间波动，我们可以发现稳态蛋白质分布，如果启动子波动缓慢，则其可以是双峰的。我们表明，我们的假设意味着蛋白质合成发生在几何分布的突发，并允许mRNA被淘汰的主方程描述。在一般情况下，我们发现，蛋白质分布是不对称的，可能是穷人的特点，他们的平均值和方差。通过最大似然法，我们的表达式应该因此允许更多的定量比较与实验数据。更一般地说，我们引入了一种技术，通过消除一个快速变量来获得一个更简单，有效的动态随机系统。
2008-12-17 q-bio.MN q-bio.QM
Modeling sRNA-regulated Plasmid Maintenance
我们研究了细菌中质粒维持的毒素-抗毒素（HOK/SOK）机制的理论模型。毒素-抗毒素系统通过分离后杀死已丢失质粒的细胞来维持质粒。其功能的关键是通过sRNA抗毒素严格调节蛋白质毒素的表达。在这里，我们专注于毒素-抗毒素机制的调节回路动力学的非线性性质。该机制依赖于蛋白质浓度的瞬时增加，而不是遗传电路的稳定状态。通过系统的分析，这种瞬时增加的参数依赖性，我们确认了一些已知的设计特点，这个系统，并确定新的：一个有效的毒素-抗毒素机制，毒素的mRNA模板的合成速率应低于sRNA抗毒素，mRNA模板应比sRNA抗毒素更稳定，和mRNA-sRNA复合物应比sRNA抗毒素更稳定。此外，蛋白质毒素的短半衰期也有利于毒素-抗毒素系统的功能。此外，我们研究了一种治疗方案，其中引入竞争者mRNA以隔离sRNA抗毒素，从而导致有毒蛋白的表达。
2016-09-04 physics.bio-ph q-bio.CB q-bio.MN
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
Intrinsic noise profoundly alters the dynamics and steady state of morphogen-controlled bistable genetic switches
在组织发育过程中，基因表达的模式决定了细胞类型的空间排列。在许多情况下，分泌的信号分子-形态发生素-的梯度引导这一过程。由梯度提供的连续位置信息被响应于形态原的下游转录网络转化为离散的细胞类型。通常用于实现两个相邻细胞命运之间的急剧转变的机制是由交叉抑制转录决定簇组成的遗传拨动开关。以前的分析强调这些机制的稳态输出。在这里，我们探索的拨动开关的动力学，并使用精确的数值模拟的动力学反应，化学朗之万方程和最小作用路径理论建立一个框架，研究图案化的时间和边界位置上的基因表达噪声的影响。这提供了对细胞状态之间的随机切换事件的时间尺度、基因表达轨迹和方向性的洞察。考虑到基因表达噪声预测的形态诱导的拨动开关的最终边界位置，虽然强大的噪声的细节的变化，是不同的确定性系统。此外，随机切换引入了沿形态发生剂梯度的图案化时间的差异，这导致图案化波远离形态发生剂源传播。这种波的速度受到噪声的影响;波随着前进而变尖和变慢，并且在生物学相关的时间内可能永远不会达到稳定状态。这可以解释实验观察到的图案形成的动力学。总之，分析揭示了理解形态发生素驱动的转录网络的动态瞬变的重要性，并表明基因表达噪声可以定性地改变发育模式。
2016-05-18 q-bio.MN
Coarse-Grained Modeling of Genetic Circuits as a Function of the Inherent Time Scales
从粗粒度的角度来看，自激活物种的基序，激活作为其自身阻遏物的第二物种，广泛存在于生物系统中，特别是在具有固有振荡行为的遗传系统中。在这里，我们考虑这个基序的一个具体实现作为一个遗传电路，其中基因被描述为直接产生蛋白质，省去了mRNA产生的中间步骤。我们专注于内在的时间尺度上的底层细粒度尺度上的分叉模式在一个较粗的时间尺度上的效果。时间尺度由转录因子与基因的启动子区域的结合和解结合速率设定。取决于这些速率的蛋白质的衰变时间的比率，获得粗粒度的描述的适当的平均程序的变化，并导致确定性方程组，这在其分叉结构不同。特别是，当基因的结合率与至少一种蛋白质的衰变时间相同或小于衰变时间时，所需的规则极限环的中间范围就会消失。我们的分析表明，共同的拓扑结构的广泛发现的主题本身并不一定意味着普遍的功能，在动态。
2016-01-15 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.MN
An Averaging Principle for Combined Interaction Graphs. Part I: Connectivity and Applications to Genetic Switches
定义在图上的时间连续动力系统通常用于在非空间背景下对具有许多相互作用的组件的复杂系统进行建模。在相反的意义上附加有意义的动态给定的“相互作用图”是一个中心的瓶颈问题，在许多应用领域，特别是在细胞生物学中，其中各种这样的图表与不同的公约描述分子调控目前正在使用。在大多数情况下，这些图表只能解释在建模过程中使用离散和连续变量，对应于确定性和随机混合动力学。遗传学中的惯例是众所周知的，因此我们使用此字段进行说明。在[25]和[26]中，作者表明，借助于多尺度分析，具有连续变量和有限状态空间的随机系统可以近似为动力系统，其首阶时间演化由常微分方程（ODE）和马尔可夫链的组合给出。在这些动力系统的首阶项被称为平均动态，原来是一个足够的概念来分析一类简化的混合动力系统。一旦动力学被定义，常微分方程和马尔可夫链的相互作用可以通过（反向）引入所谓的交互图来分析，交互图是最初为时间连续动力系统发明的概念，参见[5]。在这里，我们把这个图的概念，平均动力学，这本身是作为一个启发式的工具来构建模型的反应或接触网络。引入的图形概念形成的基础上，任何后续的研究的定性性质的混合模型的连接和（反馈）回路的形成。
2010-07-01 math.DS q-bio.MN
Emergent Lévy behavior in single-cell stochastic gene expression
单细胞基因表达本质上是随机的;其涌现行为可以用化学主方程来定义，该方程描述了mRNA和蛋白质拷贝数的演变，因为后者趋于无穷大。我们建立了两种类型的“宏观极限”：Kurtz极限与经典化学动力学相一致，而Lévy极限为[Phys. Rev. Lett. 97：168302，2006]。此外，我们澄清了各种宏观限制的生物化学意义和适用范围，并计算了一个全面的分析表达式的蛋白质浓度分布在自动调节基因网络。讨论了本工作与现代群体遗传学的关系。
2017-10-24 cond-mat.stat-mech q-bio.CB q-bio.MN
A self-organized model for cell-differentiation based on variations of molecular decay rates
活细胞的系统特性是由所谓的遗传调控网络（GRN）控制的分子动力学的结果。这些网络捕捉细胞的所有可能特征，并负责生命系统特有的巨大适应水平。在任何时间点，只有这些网络的一小部分是活跃的。GRN的任何活性子集导致特定分子组的表达（表达模式）。活跃网络的子集随着时间的推移而变化，导致观察到的表达模式的复杂动态。对这种动力学的理解在系统生物学和医学中变得越来越重要。虽然转录速率和催化相互作用的重要性已被广泛认识到在建模遗传调控系统，降解的生化试剂（mRNA，蛋白质）在监管动态的作用的理解仍然有限。最近的实验数据表明，mRNA和蛋白质的衰变率和表达模式之间存在函数关系。在本文中，我们提出了一个模型的动态序列的活动子网络的GRN。该模型能够再现分子动力学的关键特征，包括稳态、多稳定性、周期动力学、交替活动、可微性和自组织临界动力学。此外，该模型允许自然地理解衰变率和表达模式之间关系背后的机制。该模型解释了最近的实验观察，衰变率（或营业额）在一般的系统水平分化的组织类之间的变化，并突出了细胞内衰变率控制机制在细胞分化的作用。
2012-02-03 cond-mat.other q-bio.MN
Emergent Correlations in Gene Expression Dynamics as Footprints of Resource Competition
遗传电路需要一个细胞环境来运行，这自然地将电路功能与基因调控网络的整体功能耦合在一起。为了执行它们的功能，所有基因回路都以RNA聚合酶、核糖体和tRNA的形式获取资源。最近的实验指出，资源竞争对合成电路输出的影响可能是巨大的。然而，电路架构的复杂性对资源共享动态的影响尚未被探索。在本文中，我们采用数学建模和计算机模拟实验来确定资源权衡的来源，并量化其对遗传电路功能的影响，将我们的重点放在直接下游蛋白质的调节上。我们以荧光报告分子为例，它通常被用作蛋白质读出。我们表明，估计基因表达动态从下游蛋白质数据的读数可能是不可靠的，当资源是有限的，核糖体亲和力是不对称的。我们专注于mRNA的拷贝数和RBS强度的非线性isocline出现两个政权，显着分离的临界点的影响，并研究如何相关和竞争占主导地位，取决于各种电路参数。进一步关注遗传切换电路，我们已经确定了资源竞争在这个模型的主题的主要影响，并量化的意见。观测结果在湿实验室实验中是可测试的，因为所选择的所有参数都是实验相关的。
2020-07-16 q-bio.MN q-bio.QM
Statistical physics of a model binary genetic switch with linear feedback
我们研究了一个简单的遗传调控网络的统计特性，该网络提供了细胞群体内的异质性。这个网络由一个二进制的遗传开关，其中两个开关状态之间的随机翻转是由一个“翻转”酶介导的。开关状态和翻转速率之间的反馈由线性反馈机制提供：翻转酶仅在打开开关状态下产生，并且开关速率线性依赖于酶的拷贝数。这项工作概括了[物理学评论快报，101，118104]到更广泛的一类线性反馈系统。我们提出了一个完整的分析解决方案的稳态统计的酶分子的数量在开和关状态，酶可以介导翻转在任何一个方向的一般情况下。对于这种一般情况下，我们也解决了翻转时间分布，使连接到统计物理学中的第一通道和持久性问题。我们表明，该模型的统计是非泊松，导致翻转时间分布的峰值。这种峰值的发生被分析为参数空间的函数。我们提出了一个新的翻转时间分布之间的关系测量两个相关的初始条件的选择。我们还引入了一个新的相关性措施，表明该模型可以表现出长寿命的时间相关性，从而提供了一个原始形式的细胞记忆。受DNA复制以及基因复制的进化机制的启发，我们研究了同一细胞中两个开关的情况。这导致两个开关之间的相关性;这些相关性可以是正的或负的，这取决于参数状态。
2009-03-31 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech q-bio.MN
Stochastic activation in a genetic switch model
我们研究了一个生物自动调节过程，涉及一种蛋白质，增强其自身的转录，在一个参数区域，双稳态将存在于波动的情况下。我们使用路径积分公式和Master和Chapman-Kolmogorov方程计算了局部稳定态之间的涨落引起的稀有跃迁率。在比较简单的稀有跃迁模型中，速率的形式是$S_0$（一个“势垒”）乘以前因子$η$的指数。我们首先在爆发极限中计算$S_0$和$η$（其中蛋白质和mRNA寿命的比率$γ$非常大）。在此极限下，计算几乎可以完全解析地进行，并且结果与模拟结果吻合良好。对于有限$γ$，通常需要进行数值计算。然而，$S_0$可以在$1/γ$中解析地计算到一阶，并且结果与所有$γ> 1$的完全数值计算一致。采用以前在其他问题上使用的方法，我们发现，我们可以定性地说明前因子$η$随$γ$变化的方式，但它的值比从模拟中推断的值高15-20%。
2018-10-10 physics.bio-ph q-bio.MN
Stochastic kinetics of the circular gene hypothesis: feedback effects and protein fluctuations
遗传表达的随机动力学模型能够描述蛋白质的波动。本文用随机模拟方法对规范模型和反馈模型进行了比较研究。反馈模型是循环基因假说的骨架模型实现，它表明mRNA的合成和降解之间的相互作用。定性和定量的变化的形状和在稳态分布的数值特征表明，更多的实验和理论相结合的研究应该做，以揭示基因表达的动力学机制的细节。
2015-08-11 q-bio.MN
Effects of cell cycle noise on excitable gene circuits
我们评估细胞周期噪声对基因电路动力学的影响。对于遗传开关和可兴奋电路，我们发现亚稳态之间的转换很可能发生在细胞分裂之后，并且这种浓度效应在转录延迟的存在下加剧。我们用一个三态随机模型解释了这种浓度效应。对于遗传振荡器，我们量化了由细胞分裂诱导的子细胞之间的时间相关性。为了准确量化基因网络中的噪声源，必须正确捕获时间相关性。
2016-05-30 physics.bio-ph q-bio.MN q-bio.QM
Extrinsic noise driven phenotype switching in a self-regulating gene
由于细胞内网络中的固有噪声，细胞决策可能是随机的，因此即使在相同的环境中，遗传相同的细胞也可以显示不同的表型行为。大多数以前的工作，在理解决策过程中，集中在这些系统中的固有噪声的作用。然而，特别是在高拷贝数的制度，外在的噪音已被证明是更显着。在这里，使用一个原型的例子，一个自我调节的基因模型，我们开发了一个理论框架，描述的内在和外在噪声的动态随机遗传开关的综合影响。利用我们的理论和蒙特卡罗模拟，我们表明，外在噪声不仅显着改变的表型状态的寿命，但可以诱导在参数空间的意想不到的区域的双稳态，并可能从根本上改变逃逸机制。这些结果对解释实验观察到的细胞群体的异质性和细胞决策过程的随机建模具有一定的意义。
2013-02-12 cond-mat.stat-mech q-bio.MN q-bio.QM
Exact solution of a model DNA-inversion genetic switch with orientational control
DNA倒位是细菌和噬菌体在表型状态之间可逆转换的重要机制。在这样的开关中，短DNA元件的方向被位点特异性重组酶翻转。我们提出了一个简单的模型，其中重组酶的生产是依赖于开关状态（定向控制）的DNA反转开关。我们的模型受到大肠杆菌中fim开关的启发。我们提出了一个精确的解析解的化学主方程的模型切换，以及随机模拟。定向控制导致开关偏离泊松行为：在开状态下的时间分布显示出峰值，并且连续的翻转时间是相关的。
2008-09-12 cond-mat.soft q-bio.MN
Thermodynamic and Statistical Signatures of Modality Changes in Concentration Distributions Driven by Stochastic Switching Between Two Activity States
Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院克哈格布尔分校）
本研究通过化学主方程分析双态随机切换下的mRNA积累模型，解析计算稳态分布、Fano因子和熵产生率，揭示动力学参数如何调控分布模态、噪声与耗散，建立广义随机积累动力学框架。
2026-09-10 cond-mat.stat-mech q-bio.MN
A stochastic and dynamical view of pluripotency in mouse embryonic stem cells
多能胚胎干细胞由于其自我更新和分化为所有主要细胞系的先天能力而对生物医学研究至关重要。退出或保持多能状态的决定性决定是由复杂的遗传调控网络调控的。转录组学的最新进展使得推断多能性调控网络的基本拓扑结构成为可能。然而，推断的网络拓扑结构只编码布尔信息，而对基因表达中的动力学和分子噪声的作用保持沉默。这些特征被广泛认为是功能决策的必要条件。在这里，我们开发了一个框架，用于将布尔水平网络扩展到考虑个体遗传开关和启动子结构的模型中，该模型允许对分子噪声、外部信号和网络拓扑结构的作用进行机械询问。我们证明了网络的多能性状态是一个广泛的吸引子，它对基因表达的变化是鲁棒的。另一方面，退出多能状态的动力学受到源自遗传转换事件的分子噪声的显著影响，所述遗传转换事件使细胞对细胞外信号更敏感。最后，我们表明，稳定状态的概率景观可以显着重塑全球基因开关率单独可以作为一个代理如何全球表观遗传修饰发挥控制多能性国家的稳定性。
2017-10-23 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.MN
Genetic noise control via protein oligomerization
细胞中的基因表达需要在不同的时间尺度上发生随机反应事件。因此，经常导致表型和群体动态后果的分子噪声对生化信号传导设置了基本限制。虽然已经有许多研究将细胞反应网络的结构与噪声耐受性相关联，但是仅进行了有限的努力来理解蛋白质相互作用的动态作用。在这里，我们已经开发了一个完全随机模型的正反馈控制的一个单一的基因，以及一对基因（切换开关），整合定量结果从以前的体内和体外研究。我们发现，整体噪声水平降低，噪声的频率内容是显着转移到生理上不相关的高频率制度的蛋白质二聚化的存在下。这与选择单体或二聚体作为转录因子无关，并且在所考虑的多个模型拓扑结构中持续存在。对于切换开关，我们还发现，蛋白质二聚体的存在下，无论是同源二聚体或异源二聚体，可能会显着降低其随机切换率。因此，二聚体通过防止未诱导（诱导）状态被随机诱导（未诱导）来促进双稳态开关的稳健功能。调节蛋白之间的特异性结合提供了一种缓冲，可以防止遗传活性波动的传播。缓冲区的容量是结合-解离速率的非单调函数。由于蛋白质寡聚化本身不需要额外的蛋白质组分被表达，因此它为快速控制内在或外在噪声提供了基础。
2008-12-04 q-bio.CB q-bio.MN
Sampling rare switching events in biochemical networks
双稳态生化开关在基因调控网络和信号转导通路中普遍存在。然而，它们的开关动力学很难在实验或传统的计算机模拟中直接研究，因为开关事件是快速的，但并不频繁。我们提出了一种模拟技术，使人们有可能预测的速率和机制翻转的生化开关。该方法使用一系列的接口之间的两个稳定的稳态的开关的相空间中产生的棘轮式的方式过渡轨迹。我们证明了它的使用，通过计算自发翻转率的对称模型的遗传开关组成的两个相互抑制的基因。速率常数可以比使用蛮力模拟更有效地获得数量级。对于这种模式的开关，我们表明，开关机制，从而开关率，关键取决于是否一个调节蛋白的DNA的结合排除了其他的结合。我们的技术也可以用来研究软凝聚态系统中的稀有事件和非平衡过程。
2004-06-02 q-bio.MN
The dynamics of simple gene-network motifs subject to extrinsic fluctuations
细胞过程不遵循确定性规则;即使在相同的环境中，遗传上相同的细胞也可以做出随机选择，导致不同的表型。这种随机性源于生物分子相互作用网络中存在的波动。大多数以前的工作一直集中在这些网络的固有噪声（IN）。然而，特别是对于高拷贝数的生物分子，外在或环境噪声（EN）已被实验证明占主导地位的变化。在这里，我们开发了一个分析的形式主义，允许计算EN对基因表达基序的影响。我们介绍了一种方法建模有界EN作为辅助物种的主方程。该方法是完全通用的，并不限于小EN幅度的系统。我们的研究集中在可以被视为遗传开关的构建模块的基序上：非调节基因，自我抑制基因和自我促进基因。EN属性（幅度，相关时间和分布）的统计上的利益的作用进行了系统的研究，并在不同的反应速率的波动的效果进行了比较。由于其分析性质，我们的形式主义可用于量化EN对生化网络动力学的影响，也可用于改善单细胞基因表达实验数据的解释。
2016-01-30 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.MN
A quantitative comparison of sRNA-based and protein-based gene regulation
小的非编码RNA（sRNA）在原核生物中作为遗传调节因子发挥重要作用。sRNA通过与靶mRNA的互补配对在转录后发挥作用以调节蛋白质表达。我们使用定量的方法来比较和对比sRNA与传统的转录因子（TF），以更好地了解每种形式的调节的优点。特别是，我们计算的稳态行为，噪声特性，依赖于频率的增益（放大），和动态响应大输入信号的两种形式的监管。虽然平均稳态行为的sRNA调节蛋白表现出独特的可调阈值线性行为，我们的分析表明，转录爆发导致显着更高的内在噪音在基于sRNA的调节比TF为基础的调节在大范围的表达水平，并限制了能力的sRNA进行定量信号。尽管如此，我们发现sRNA在过滤输入信号中的噪声方面比TF更好。此外，我们发现sRNA允许细胞对输入信号的巨大变化做出快速反应。这些特征表明sRNA在允许细胞在不同状态之间快速而可靠地转变方面具有一定的优势。这一功能生态位与sRNA在原核生物应激反应和准发育网络中的广泛出现是一致的。
2008-09-02 q-bio.MN q-bio.SC
The Dynamics of Inducible Genetic Circuits
California Institute of Technology（加州理工学院）；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；Institute for Quantitative Biosciences-QB3（定量生物科学研究所-QB3）；Chan Zuckerberg Biohub–San Francisco（钱泽克伯格生物中心旧金山分部）
本文提出使用统计力学模型研究可诱导基因电路的动力学，关注效应分子浓度而非传统参数，揭示生物参数调节调控motif稳定性的新视角。
2026-03-04 physics.bio-ph q-bio.MN q-bio.SC
Finding undetected protein associations in cell signaling by belief propagation
LBBE, CNRS UMR 5558, Université Lyon 1（里昂第一大学CNRS UMR 5558计算与进化生物学实验室）；Microsoft Research New England（微软新英格兰研究院）；Human Genetics Foundation（人类遗传学基金会）；Politecnico di Torino（都灵理工大学）；Université of Toulouse（图卢兹大学）；UMR CNRS-INSA 5504（法国国家科学研究中心-图卢兹国立应用科学学院UMR 5504联合研究单位）；INRA 792（法国国家农业研究院792研究单位）
外部信息主要通过信号级联和转录激活在细胞中传播，使其能够对广泛的环境变化做出反应。高通量实验确定了许多分子组成的级联反应，但可能通过未知的合作伙伴相互作用。它们中的一些可以使用来自蛋白质相互作用网络和mRNA表达谱的整合的数据来检测。这个推理问题可以映射到由这些数据集定义的网络中找到合适的最佳连通子图的问题。优化过程在一般情况下是计算上难以处理的。在这里，我们提出了一个新的分布式算法，为这项任务，从统计物理学的启发，并将此计划的α因子和药物扰动数据在酵母。我们确定了COS8蛋白的作用，这是一个以前未知功能的基因家族的成员，并通过遗传实验验证了结果。我们提出的算法是特别适合于非常大的数据集，可以并行运行，并可以适应其他问题的系统生物学。在著名的基准测试中，它优于该领域的其他算法。
2011-01-24 cond-mat.stat-mech cs.AI cs.CE
Theory of epigenetic switching due to stochastic histone mark loss during DNA replication
本文提出了一种混合随机-确定性框架，用于计算由DNA复制过程中随机组蛋白标记丢失驱动的表观遗传切换速率，该框架能解析推导切换速率并解释实验数据，为定量研究表观遗传遗传提供了重要工具。
2024-11-12 physics.bio-ph q-bio.MN
