Global Epigenetic State Network Governs Cellular Pluripotent Reprogramming and Transdifferentiation
共享相同基因组的哺乳动物细胞如何以显著不同的表型存在，表现出形态、基因表达模式和表观遗传染色质状态的差异？此外，不同表型的细胞是如何从单个受精卵中分化出来的？这些基本问题与发育生物学中根深蒂固的范式密切相关，即细胞分化是不可逆的。然而，最近越来越多的研究表明细胞重编程的可能性，这为我们提供了将一种细胞转化为另一种细胞的可能性。尽管细胞重编程的定量理解的重要性，理论上的努力往往受到大电路的复杂性，维持细胞表型耦合在许多不同的表观遗传和基因调控水平。为了捕获细胞表型的全局结构，我们提出了一种“表观遗传状态网络”方法，该方法将表观遗传景观的经典概念转化为简单但可预测的数学模型。作为一个测试案例，我们将该方法应用于成纤维细胞（FB）到心肌细胞（CM）的重编程。这种情况下的表观遗传状态网络预测了三种主要的重编程途径。一种途径通过诱导多能干细胞（iPSC）并继续进入心肌细胞分化的正常途径。另外两条途径涉及通过心脏祖细胞（CP）间接或直接从成纤维细胞向心肌细胞的转分化（TD）。大量的实验观察支持预测的状态和途径。
2012-09-20 q-bio.MN
Titration and hysteresis in epigenetic chromatin silencing
通过可遗传的染色质修饰沉默的表观遗传机制在基因调控和细胞命运规范中起主要作用。我们考虑了芽殖酵母中的表观遗传染色质沉默模型，研究了分叉图，并描述了单稳态和单稳态的特征。本文的主要重点是研究如何扰动改变组蛋白修饰酶的活性影响表观遗传状态。我们分析了沉默蛋白的总数由结合到核小体的蛋白质和周围环境中可用的蛋白质的总和给出的含义。这种限制通过环境沉默蛋白的共享库耦合染色质的不同区域。我们表明，系统的扰动的响应显着依赖于上述约束所造成的滴定效果。特别地，对于沉默蛋白的总体丰度的一定范围，滞后环定性地改变，其中一定的跳跃被不同状态的连续合并所取代。此外，我们发现Sir 2的组蛋白去乙酰化活性的速率上的基因表达的非单调依赖性。我们讨论了如何将我们的模型的这些定性预测与抗沉默药物下酵母系统的实验研究进行比较。
2013-02-15 q-bio.MN
Epigenetic Chromatin Silencing: Bistability and Front Propagation
组蛋白的翻译后修饰在真核生物基因调控中的作用已被广泛认识。通过可遗传的染色质修饰的基因的表观遗传沉默在高等生物的细胞命运特化中起着重要作用。我们制定了一个粗粒度的模型染色质沉默在酵母和研究的条件下，系统变得不稳定，允许不同的表观遗传状态。我们还研究了染色质的两个局部稳定状态之间的边界的动态：沉默和非沉默。该模型可用于指导一般的染色质沉默的讨论。在芽殖酵母中沉默的背景下，它帮助我们理解各种突变体的表型，其中一些突变体在没有数学模型的帮助下可能是不平凡的。一个这样的实例是降低特定组蛋白侧链的背景乙酰化速率的突变，其与Sir2p的脱乙酰化竞争。由于Sir蛋白质消耗效应而产生的负反馈引起了有趣的反直觉后果。我们的数学分析提出了不同的动力学行为可能在同一个分子模型，并指导制定更精细的假设，可以解决实验。
2007-10-22 q-bio.MN
Methods for Characterizing the Epigenetic Attractors Landscape Associated with Boolean Gene Regulatory Networks
基因调控网络（GRN）模型是研究发育过程中细胞命运特化的一个成熟的理论框架。最近，GRN的动力学模型已被视为Waddington的表观遗传景观的隐喻模型的形式化的基础上，GRN建模的一般协议提供了一个自然的扩展。在这篇文章中，我们提出了一个连贯的框架，一个新的实现两个先前提出的一般框架建模的表观遗传吸引景观与布尔GRNs：吸引子间和状态间转换的方法。我们实现了新的算法来估计吸引子间的转移概率，而不一定依赖于密集的单事件模拟。我们分析的性能和敏感性参数选择的算法估计吸引子间的转移概率使用三个真正的GRN模型。此外，我们提出了一个并排的下游分析工具，如吸引子的时间和全球的EAL排序分析。总的来说，我们展示了如何使用一个真实的案例研究的方法相互补充：上皮癌变的细胞水平的GRN模型。我们希望这里提出的工具包和比较分析是一个有价值的额外资源，系统生物学社区有兴趣在正常和病理发育过程中建模细胞分化和重编程。
2015-10-14 q-bio.MN
Epigenetic Ratchet: Spontaneous Adaptation via Stochastic Gene Expression
提出了基于随机基因表达和表观遗传修饰的细胞适应机制。从表观遗传修饰产生的边缘稳定状态中，选择实现更大细胞生长的基因表达模式，如通过几个模型的模拟和分析所证实的。该机制不需要任何设计的基因调控网络，并被证明是通用的随机系统的边际稳定性。还讨论了该机制与细胞生物学的一般相关性。
2019-01-17 physics.bio-ph q-bio.MN
Rare-Event Sampling of Epigenetic Landscapes and Phenotype Transitions
随机模拟已经成为研究基因调控网络动力学的有力工具，特别是在理解细胞表型稳定性和命运转变如何受到噪声基因表达的影响方面。然而，基因网络通常具有多个吸引子的动力学特征。随机模拟对于这样的系统通常是低效的，因为大部分模拟时间都花在等待罕见的跨越障碍的事件发生上。我们提出了一种基于稀有事件模拟的方法，用于计算亚稳态基因网络中的表观遗传景观和表型转换。我们的计算流水线的灵感来自于蛋白质折叠中的亚稳态和障碍交叉的研究，并提供了一种自动化的方法来计算和可视化基本的静态和动态信息，这些信息通常是传统模拟无法获得的。应用于胚胎干细胞多能性的网络模型，我们的模拟揭示了罕见的表型和表型状态之间的近似马尔可夫转换，发生在广泛的时间范围内。表型的相对概率和连接多能性和分化的过渡路径对控制转录因子-DNA结合动力学的全局动力学参数敏感。我们的方法显著扩展了随机模拟研究基因调控网络动态的能力，这可能有助于指导合理的细胞重编程策略。我们的方法也可以推广到其他类型的分子网络和随机动力学框架。
2017-12-29 q-bio.MN
A dynamical system model for predicting gene expression from the epigenome
基因调控是一个重要的基本生物学过程。基因表达的调节通过多种方法进行，包括表观遗传过程（例如，DNA甲基化）。了解表观遗传变化在基因表达中的作用是分子生物学的一个基本问题。从表观遗传学数据预测基因表达值具有巨大的研究和临床潜力。尽管研究活跃，但迄今为止的研究集中在使用统计模型从甲基化数据预测基因表达。相比之下，动态系统可用于生成模型以使用表观遗传数据和基因调控网络（GRN）来预测基因表达，所述GRN也可用作机制假说。在这里，我们提出了一种新的随机动力系统模型，预测基因表达水平的甲基化数据的基因在一个给定的GRN。我们使用真实的患者数据和从强大的参考源创建的GRN提供了一个模型的评估。用于数据集准备、模型参数拟合和预测生成以及报告的软件可在\verb上获得|https://github.com/kordk/stoch_epi_lib|.
2021-05-28 q-bio.MN
Mathematical framework of epigenetic DNA methylation in gene body Arabidopsis
为了解释拟南芥基因体甲基化模式的建立、维持和稳定性，我们提出了一个理论框架，以理解DNA复制过程中胞嘧啶残基的甲基化和非甲基化状态是如何维持和传递的。在统计力学中路由，本文构建的框架用于探索表观遗传遗传的最小模型，并确定在DNA复制轮次内胞嘧啶的甲基化/未甲基化状态的稳定性的必要条件。这些模型足够灵活，可以添加新的生物学概念和信息。
2012-11-18 q-bio.MN q-bio.QM
Homeorhesis in Waddington's Landscape by Epigenetic Feedback Regulation
在多细胞生物中，细胞在早期发育过程中分化成几种不同的类型。在细胞分化过程中，每种细胞状态的确定以及每种细胞类型的比例以及发育过程是高度调节的过程，其在整个发育过程中对噪声和环境扰动具有鲁棒性。沃丁顿将这种健壮性比喻为表观遗传景观，其中每个细胞状态的健壮性由景观中的每个山谷表示。这种鲁棒性现在被概念化为在基因表达动态系统中朝向吸引子的方法。然而，对景观变化的起源仍然没有完全了解，景观变化伴随着与分异过程相对应的山谷分支。发育生物学的最新进展揭示了表观遗传修饰的分子过程，这将是理解缓慢景观变化本质的关键。然而，基因表达和表观遗传修饰之间的相互作用对强大的景观变化的贡献，称为同源异形，仍然难以捉摸。在这里，我们介绍了一个理论模型，结合表观遗传修饰与基因表达动力学驱动的调控网络。在该模型中，表观遗传修饰改变了表达的可行性，即，表达动态的阈值，以及从表达到阈值水平的缓慢正反馈过程被引入。在这种表观遗传反馈下，产生了几个具有不同表达模式的定点吸引子，它们分层地形成了具有连续分支的山谷的表观遗传景观。这个理论提供了一个定量的框架来解释由沃丁顿假设的发展中的顺势作用，基于动态系统理论与慢反馈强化。
2019-12-27 physics.bio-ph q-bio.MN
Noise-Driven Differentiation via Gene Frustration and Epigenetic Fixation
Niels Bohr Institute, University of Copenhagen（哥本哈根大学尼尔斯·玻尔研究所）
研究揭示了基因表达的随机性如何通过基因挫折和表观遗传固定导致细胞分化，提出噪声驱动的基因切换机制及分化时间与噪声强度的对数关系。
2026-08-06 physics.bio-ph q-bio.MN
Dynamic network and epigenetic landscape model of a regulatory core underlying spontaneous immortalization and epithelial carcinogenesis
体外人上皮细胞的致瘤性转化已被实验描述为称为自发永生化的过程的潜在结果。在这个过程中，发生了一系列细胞状态转变，其中正常上皮细胞获得衰老状态，随后超越，首先达到间充质状态，然后最终达到间充质干细胞样表型，具有潜在的致瘤行为。在本文中，我们整合了已发表的数据的分子组成部分和相互作用，已被描述为这种细胞状态和过渡的关键调节。所提供的一个大的网络被构建，然后被简化，目的是恢复最小的调节核心，其包含必要和足够的限制以恢复观察到的细胞状态及其在上皮-间充质转化中的一般进展模式。数据被形式化为逻辑监管规则，这些规则根据其监管机构的状态来管理网络每个组件的动态。所提出的核心基因调控网络仅获得三种稳态基因表达构型，其对应于正常上皮细胞、衰老细胞和间充质干细胞样细胞的特征性图谱。有趣的是，未被发现的网络的表观遗传景观分析表明，它也恢复了上皮细胞体外致瘤转化过程中记录的一般时间顺序转换。后者与在体内上皮癌发生的进行性病理描述过程中观察到的模式密切相关。
2016-04-08 q-bio.MN
Understanding how chromatin folding and enzyme competition affect rugged epigenetic landscapes
该研究提出整合染色质结构与组蛋白修饰酶竞争的介观随机模型，揭示二者如何驱动开放、闭合、二价及崎岖表观遗传景观的形成与转换。
2024-09-09 q-bio.MN q-bio.QM
The emergence of the two cell fates and their associated switching for a negative auto-regulating gene
细胞中导致其最终命运的决定对于细胞功能如增殖、生长、分化、发育和死亡是重要的。了解这一决策过程对于癌症等疾病的治疗进展至关重要。很明显，细胞的潜在基因调控网络和周围环境对功能至关重要。自我阻遏物是一种非常丰富的基因调控基序，并且通常被认为只有一种细胞命运。在这项研究中，我们阐明了通过引入能够结合到自我抑制基因产物（蛋白质）的诱导剂，从而调节相关基因的微环境模拟表观遗传效应对细胞命运的影响。这改变了自我阻遏调节蛋白与其目的DNA的有效调节结合速度，而不改变基因本身。稳态观察和实时监测的自我阻遏表达动态揭示了两种细胞命运的出现，模拟结果与实验结果一致。我们提供了物理和定量的解释两个表型细胞命运的起源。我们发现，两个细胞命运，而不是一个单一的命运，和他们相关的开关动态出现从有效的基因调控强度的变化。量化了开关时间尺度。我们的研究结果揭示了一个新的机制出现的多个细胞命运。这为细胞状态间经常观察到的异质性提供了起源，同时说明了微环境对细胞命运及其决策过程的影响，而无需遗传变化
2017-07-04 q-bio.MN
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
Epigenetic factor competition reshapes the EMT landscape
同基因细胞中不同表型的出现和转变可归因于表观遗传标记、外部信号和基因调控元件的复杂相互作用。这些元件包括染色质重塑剂、组蛋白修饰剂、转录因子和调节RNA。被称为基因调控网络（GRNs）的数学模型是一个越来越重要的工具，以解开这种复杂的网络的运作。在这样的模型中，表观遗传因素通常被认为作用于直接参与相关基因表达的染色质区域。然而，已经确定的是，这些因素在全球范围内运作，并在全基因组范围内相互竞争靶点。因此，调节因子活性的扰动可以在基因组中重新分布表观遗传标记，并调节竞争调节因子的水平。在本文中，我们提出了一个概念和数学建模框架，结合本地和全球的竞争效应之间的拮抗性表观遗传调节除了本地转录因子，并显示这种相互作用的反直观的后果。我们将我们的方法应用于最近的实验结果上皮-间充质转化（EMT）。我们表明，它可以解释令人困惑的实验数据，以及提供新的可验证的预测。
2022-09-13 q-bio.MN q-bio.QM
Epigenetic Dynamics of Cell Reprogramming
重编程是通过在细胞中诱导特异性修饰因子将分化的细胞转化为多能干细胞的过程。重编程是一个非平衡过程，涉及在时间尺度上以数量级分开的水平上的协作，即转录因子结合/解结合、蛋白质合成/降解和表观遗传组蛋白修饰。我们提出了一个模型的重新编程，通过整合这些时间上分离的过程，并表明稳定状态的表观遗传景观应被视为一个叠加的盆地最小值中产生的固定组蛋白状态。缓慢的组蛋白修饰是负责狭窄的山谷连接的多能性和分化状态的表观遗传景观，和这些山谷的途径，在很大程度上重叠，解释了观察到的异质性lavonin重编程。我们表明，组蛋白动力学也创造了实验中观察到的中间状态。组蛋白修饰机制的改变改变了绕过屏障的途径，从而加速了重编程并降低了乳杆菌的异质性。
2014-10-09 cond-mat.stat-mech q-bio.MN
Epigenetic feedback reshapes dynamical landscapes in gene regulatory networks
Fraunhofer ITWM（弗劳恩霍夫工业数学研究所）；University of Kaiserslautern-Landau (RPTU)（凯泽斯劳滕-兰道工业大学）；National Centre for Biological Sciences-Tata Institute of Fundamental Research（国家生物科学中心-塔塔基础研究所）；King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学）；Karolinska Institutet（卡罗林斯卡学院）；Karolinska University Hospital（卡罗林斯卡大学医院）
研究表观遗传反馈如何重塑基因调控网络的动力学景观，提出扩展的动态平均场理论框架，揭示其在细胞命运决策中的作用。
2026-04-14 nlin.AO nlin.CD physics.bio-ph
Forest structure in epigenetic landscapes
CIMAT（数学研究中心）；CONACyT-CIMAT（国家科学技术委员会-数学研究中心）
本文提出表观遗传森林作为研究形态发生和从GRN中提取信息的工具，通过遗传算法优化细胞分化，正确恢复花的结构。
2019-03-22 cs.NE q-bio.MN
Epigenetic landscapes explain partially reprogrammed cells and identify key reprogramming genes
描述发育的一个常见比喻是崎岖的“表观遗传景观”，其中细胞命运被表示为由复杂的调控网络产生的吸引山谷。在这里，我们介绍了一个明确构建表观遗传景观，结合基因组数据与自旋玻璃物理技术的框架。每个细胞命运都是一个动态吸引子，然而细胞可以响应外部信号改变命运。我们的模型表明，部分重编程的细胞是高维景观的自然结果，并预测部分重编程的细胞应该是共表达来自多个细胞命运的基因的杂交种。我们通过重新分析现有的数据集来验证这一预测。我们的模型再现已知的重编程协议，并确定候选转录因子的重编程到新的细胞命运，这表明表观遗传景观是一个强大的范例，了解细胞的身份。
2014-09-10 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-bio.MN
Evolution and development of complex computational systems using the paradigm of metabolic computing in Epigenetic Tracking
表观遗传跟踪（ET）是一种人工胚胎学系统，它允许由人工细胞构建的大型复杂结构的进化和发育。就细胞数量而言，用ET生成的身体的复杂性与生物有机体的复杂性相当。我们以前使用ET来模拟具有任意三维形状的多细胞体的生长，其使用“代谢计算”的范例执行计算。在本文中，我们调查的内存容量的计算结构，并分析形状和计算之间的权衡。我们现在计划在这些基础上创建一个生物启发的模型，其中表型的编码是有效的（就基因组的紧凑性而言），并且在涉及非平凡计算的任务中是可进化的，对损坏具有鲁棒性，并且能够自我维护和自我修复。
2013-09-30 cs.CE q-bio.MN
Hierarchical cell identities emerge from animal gene regulatory mechanisms
本研究通过发展预测性数学理论，揭示了细胞身份的层级结构是动物特异性表观遗传基因调控机制的基本涌现特性，并定量预测了谱系关系、祖细胞状态及癌症中的细胞身份失调机制。
2025-04-05 q-bio.CB q-bio.MN
Calculating Biological Behaviors of Epigenetic States in Phage lambda Life Cycle
λ噬菌体的基因调控网络是分子生物学中研究最多的模型系统之一。50多年的实验研究提供了各个层面的大量数据：物理，化学，DNA，蛋白质和功能。然而，它的稳定性和鲁棒性的野生型和突变体一直是一个臭名昭著的理论/数学问题。在本文中，我们报告我们成功地计算这个基因调控网络的性质。我们认为这是第一种。我们的成功当然是建立在许多以前的理论尝试，但以下3个特点使我们的建模独特：1）一个新的建模方法，特别适合于稳定性和鲁棒性的研究; 2）密切关注众所周知的差异在体内和体外; 3）允许更重要的作用，噪声和随机效应发挥。最后两点已经由我们中的两个人讨论过了（Ao和Yin，cond-mat/0307747），我们相信这足以使以前的一些理论尝试也取得成功。我们希望目前的工作将激发进一步的兴趣在新兴领域的基因调控网络。
2004-03-03 q-bio.MN q-bio.QM
Dynamical-systems theory of cellular reprogramming
在细胞重编程中，几乎所有分化细胞的表观遗传记忆都被少数基因的过表达所消除，重新获得多能性，即分化的潜力。考虑到振荡基因表达和较慢的表观遗传修饰之间的相互作用，这种重编程被认为是对鞍形不稳定流形的不直观的全局吸引，鞍形不稳定流形代表了多能性。该方案的普遍性得到了阻遏子模型、随机生成的基因调控网络和从胚胎干细胞中提取的基因调控网络的证实。
2021-09-13 nlin.AO physics.bio-ph q-bio.MN
An annotated list of bivalent chromatin regions in human ES cells: a new tool for cancer epigenetic research
干细胞中以二价染色质为标志的CpG岛（CGI）被认为更容易在肿瘤细胞中发生异常DNA甲基化。这种指导性计划在不同癌症类型中的稳健性和全基因组范围仍有待确定。为了解决这个问题，我们开发了一种用户友好的方法，将干细胞染色质特征整合到定制的DNA甲基化分析中。我们使用公开的几种人胚胎干细胞（hESC）系的ChIP测序数据集来确定全基因组二价染色质的程度。然后，我们创建了高置信度二价、仅H3K4me3和仅H3K27me3染色质区域的注释列表。二价区的主要特征包括CGI/启动子的定位、逆转录元件的缺失和特异性组蛋白修饰的富集，包括表征不佳的H3K23me2标记。此外，二价启动子可以分为三个集群的基础上PRC2和PolII复合物占用。具有PRC 2定义的簇的二价启动子的基因在分化时显示最低表达。作为概念验证，我们评估了八种类型肿瘤的DNA甲基化模式，并证实异常癌症相关的DNA超甲基化优先靶向hESC中以二价染色质为特征的CGI。我们还发现，这种异常的DNA超甲基化特别影响与分化后倾向于保持抑制的基因相关的二价CGI/启动子。引人注目的是，在CpG岛甲基化表型阳性（CIMP+）和CIMP阴性肿瘤中，二价CGI受异常DNA超甲基化的影响最大，这表明，除了在致瘤前细胞中的转录沉默之外，hESC中的二价染色质特征是异常DNA甲基化的指导性程序的关键决定因素。
2018-11-09 q-bio.GN q-bio.MN
The Influence of Decoys on the Noise and Dynamics of Gene Expression
许多转录因子与DNA的结合明显缺乏特异性，因此调节性结合位点与大量非调节性“诱饵”位点竞争。对于一个自动调节的基因，我们表明诱饵网站减少噪音的数量未结合的蛋白质的泊松限制，结果从结合和未结合。当诱饵有1/2的概率被占据时，这种噪声缓冲针对给定的蛋白质浓度进行优化。诱饵线性地增加接近稳定状态的时间，并指数地增加在表观遗传学上在稳定状态之间切换的时间。
2012-07-11 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
A physical mechanism of heterogeneity in stem cell, cancer and cancer stem cell
本文构建同时纳入遗传与表观遗传效应的数学模型，揭示干细胞、癌症干细胞及癌症异质性在非绝热缓慢调控结合下产生的物理机制。
2019-02-27 physics.bio-ph q-bio.CB q-bio.MN
Master regulators as order parameters of gene expression states
细胞类型特异性基因表达模式被表示为Hopfield神经网络模型的记忆状态。结果表明，该模型的序参数可以解释为主转录调节因子的浓度，形成并发的正反馈回路与大量的下游调控基因。序参数自由能，然后定义一个表观遗传景观，其中局部极小值对应于稳定的细胞状态。该模型适用于造血背景下的基因表达数据。
2020-11-12 physics.bio-ph q-bio.MN
Incorporating stochastic gene expression, signaling-mediated intercellular interactions, and regulated cell proliferation in models of coordinated tissue development
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
本文提出一个简单理论，整合了细胞内随机基因表达、信号分子对动态和细胞间相互作用的影响，以及细胞增殖与分化，通过Waddington矢量场描述细胞状态，并构建了表观遗传适应度景观来解释不同细胞类型的增殖关系。
2025-01-20 q-bio.CB q-bio.MN q-bio.TO
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
Exponential sensitivity of noise-driven switching in genetic networks
已知细胞利用生化噪声在不同的基因表达状态之间概率性地切换。我们证明，这种噪声驱动的开关是由概率分布的尾部，因此是指数敏感的生理参数，如转录和翻译速率的变化。然而，如果mRNA的寿命很短，则仍然可以使用基因表达的仅蛋白质模型精确地模拟转换。指数灵敏度限制了噪声驱动切换的鲁棒性，这表明细胞可能使用其他机制来可靠地切换。
2008-09-02 cond-mat.stat-mech q-bio.CB q-bio.MN
A Nonparametric Multi-view Model for Estimating Cell Type-Specific Gene Regulatory Networks
Memorial Sloan Kettering Cancer Center（纪念斯隆凯特琳癌症中心）
我们提出了一个贝叶斯分层多视图混合模型，称为Symphony，它通过整合来自两个视图的数据来同时学习代表细胞类型及其基础基因调控网络的细胞簇：单细胞基因表达数据和成对的表观遗传数据，这是基因-基因相互作用的信息。该模型通过解释基因-基因协方差与调节基因表达的生物机制，改善了对具有相似表达模式的细胞类型以及驱动表达的调控网络的聚类的解释。我们展示了多视图学习方法的理论优势，并提出了一个变分EM推理过程。与其他方法相比，我们在外周血细胞亚型的合成数据和真实基因组数据上表现出优越的性能。
2019-02-21 cs.LG q-bio.GN 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
