Synthetic biocomputation design using supervised gene regulatory networks
合成生物学技术设计复杂细胞电路的潜力，能够解决复杂的计算，开辟了一个探索的整个领域，超越了实验和理论。这种蜂窝电路可用于执行涉及决策、信息存储或信号处理的硬任务。由于基因调控网络（GRN）是合成设计的最佳已知技术方法，因此期望预先知道此类电路在执行任务中的潜力以及如何将处理神经网络的经典近似转化为GRN。在本文中，这样的潜力进行了分析。在这里，我们表明，前馈GRNs能够执行经典的机器智能任务。因此，基于Hill方程的广义随机网络模型在人工神经网络成功的道路上取得了两个重要的里程碑，即反向传播算法和广义随机网络可以逼近任意正函数的证明。合成设计的潜在扩展和影响进行了概述。
2013-10-18 q-bio.MN q-bio.NC
Entangled gene regulatory networks with cooperative expression endow robust adaptive responses to unforeseen environmental changes
生物体必须对环境变化作出反应。一般来说，准确和快速的反应是由简单的单向网络提供的，该网络将输入与输出连接起来。除了准确性和速度，生物反应还应该对环境或细胞内噪音和突变具有鲁棒性。此外，细胞还必须对以前没有经历过的不可预见的环境变化做出反应，以避免在其网络进化重新布线之前灭绝，这需要数代人。我们研究了相互激活或抑制的基因调控网络，并证明了复杂的纠缠网络可以建立适当的输入输出关系，满足不可预见的挑战所需的鲁棒性和适应性反应。这种纠缠网络的功能是对每个基因表达的低希尔系数反应进行草率和不可靠的响应。为了弥补这种马虎，调控网络中存在一些迂回。与简单的单向电路相比，通过利用这种迂回的平均，网络对环境和细胞内噪声以及网络中的突变表现出更高的鲁棒性。此外，实现了对不可预见的挑战的适当响应，允许功能输出，因为许多基因表现出类似的动态表达响应，而与输入无关，如通过应用动态时间规整和动态模式分解所证实的。由于复杂的缠结网络在基因调控网络中很常见，并且在微生物实验中观察到全局基因表达响应，本文的结果为细胞网络的设计提供了一种新的原则。
2020-12-08 physics.bio-ph q-bio.MN
Cancer driver gene detection in transcriptional regulatory networks using the structure analysis of weighted regulatory interactions
启动细胞异常和导致人类癌症的基因的鉴定是肿瘤学研究的重要领域之一。这些基因中的突变和异常发展然后转移到细胞中的其他基因，从而破坏细胞的正常功能。这些基因被称为癌症驱动基因（CDG）。已经提出了用于预测CDG的各种方法，其中大多数基于基因组数据和基于计算方法。因此，一些研究人员开发了新的生物信息学方法。在这项研究中，我们提出了一个算法，这是能够计算每个基因的有效性和强度，并通过使用基因调控网络和基因之间的调控连接结构的随机分析排名。为此，我们首先使用基因表达数据和调控相互作用列表构建了调控网络。然后，利用网络的生物学和拓扑学特征，我们对调节相互作用进行加权。在此基础上，将得到的调控作用权重用于相互作用结构分析过程。相互作用的分析，实现了使用两个单独的马尔可夫链的二分图从主图的基因网络。要做到这一点，随机方法的链接结构分析已实施。所提出的算法分类较高排名的基因作为驱动基因。所提出的算法的效率，关于F-测量值和识别的驱动基因的数量，与其他23个计算和基于网络的方法进行了比较。
2021-01-19 q-bio.BM q-bio.MN
Learning complex dependency structure of gene regulatory networks from high dimensional micro-array data with Gaussian Bayesian networks
Instituto de Física de Cantabria, CSIC–Universidad de Cantabria（坎塔布里亚物理研究所，西班牙国家研究委员会-坎塔布里亚大学）
基因表达数据集由数千个样本量相对较小的基因组成（即大- $p$ -小- $n$）。此外，各种顺序的依赖关系在数据集中共存。在无向概率图模型（UGM）框架下，Glasso算法被提出来处理高维微阵列数据集。此外，默认的Glasso算法的修改开发，以克服复杂的相互作用结构的问题。在这项工作中，我们提倡使用一个简单的基于分数的爬山算法（HC），学习高斯贝叶斯网络（BN）依赖于有向无环图（DAG）。我们比较了HC与Glasso及其在UGM框架中的修改，它们能够从属于大肠杆菌基因组的微阵列数据重建GRNs。我们受益于联合概率密度（JPD）函数的分析特性，有向和无向的PGMs建立将DAG转换为UGM。我们的结论是，复杂数据的依赖关系是最好的HC算法学习，提出他们最准确和有效地，同时建模强本地和弱，但显着的全球连接共存的基因表达数据集。HC算法本质上适应数据集的复杂依赖结构，而不需要预先强制特定的结构。相反，Glasso和修改模型不必要的依赖性，在网络中的概率信息和JPD函数中的结构偏差，只能减轻包括许多参数的代价。
2022-02-14 cs.LG q-bio.MN q-bio.QM
Evolving Boolean Regulatory Networks with Variable Gene Expression Times
基因表达所需的时间变化很大，因为蛋白质的长度变化很大。本文使用一个抽象的、可调的布尔调控网络模型来研究基因表达的时间变化。特别是，它示出了如何不均匀的表达时间可以出现在一定条件下，通过模拟进化。也就是说，基因表达时间变化似乎有利于调控网络的动态行为的形成，而不明确考虑蛋白质功能。
2016-03-15 cs.NE q-bio.BM q-bio.MN
Adaptive gene regulatory networks
基因之间的调控相互作用显示出大量的跨物种变异性，即使潜在的功能是保守的：有许多方法可以实现相同的功能。在这里，我们调查的能力，调控网络重现给定的表达水平在一个简单的模型中的基因调控。我们发现一个指数级大的调控网络空间与一组给定的表达水平兼容，从而产生了广泛的网络熵。调控网络的典型实现被发现共享一个偏向对称的相互作用，在符合经验证据。
2009-02-17 q-bio.MN
Gene regulatory and signalling networks exhibit distinct topological distributions of motifs
细胞决策和分化的生物学过程涉及大量的信号通路和基因调控回路。反过来，这些网络表现出大量的基序，在调节网络活动中发挥着至关重要的作用。在这里，我们比较了基因调控和信号网络中基序的拓扑位置，发现它表明不同的细胞子网络的基序分布不同的进化策略。
2018-04-12 q-bio.MN
From time-series transcriptomics to gene regulatory networks: a review on inference methods
基因调控网络的推断已经成为一个活跃的研究领域约20年，导致基于各种假设和方法的复杂推断算法的发展。随着对更精确和更强大的模型的需求不断增加，推理问题仍然具有广泛的科学兴趣。生物系统通过基因调控网络的抽象表示代表了研究此类系统的强大方法，编码不同数量和类型的信息。在这篇综述中，我们总结了不同类型的推理算法，特别是基于时间序列转录组学，给出了基因调控网络在计算生物学中的主要应用的概述。这篇综述旨在为生物学家和研究人员提供调控网络推理工具的最新概述，并指导他们选择最适合他们的问题，目标和实验数据的适当推理方法。
2022-11-02 q-bio.MN
GeneNetMiner: accurately mining gene regulatory networks from literature
GeneNetMiner是一个独立的软件，它解析iHOP的句子并捕获监管关系。调控关系是基因基因调控或基因生物过程关系。捕获基因生物过程关系是这种工具的独特特征。这些关系可用于建立特定生物过程、疾病或表型的基因调控网络。用户能够搜索基因和生物过程，以找到它们之间的调控关系。每个监管关系都被分配了一个置信度得分，该得分指示真实关系的概率。此外，它还报告包含查询词的句子，这允许用户手动检查关系是否为真。GeneNetMiner能够从文献中准确捕捉基因之间的调控关系。
2014-09-06 q-bio.GN q-bio.MN
Two different modes of oscillation in a gene transcription regulatory network with interlinked positive and negative feedback loops
我们研究了一个由正负反馈环相连的基因调控网络的振荡行为。频率和振幅是振动的两个重要性质。所研究的网络产生两种不同的振荡模式。在一种模式（模式1）中，频率在宽范围的振幅上保持恒定，而在另一种模式（模式2）中，振荡的振幅在宽范围的频率上保持恒定。我们的研究再现了单个基因调控网络中振荡的两个特征，并表明基因调控网络中的负加正反馈回路提供了额外的优势。我们确定了负责不同振荡模式的关键参数/变量。通过适当地选择所需的参数/变量，网络在不同模式之间的切换是灵活的。
2015-09-12 q-bio.MN
A Network Science Approach to Driver Gene Detection In Human Regulatory Network Using Genes Influence Evaluation
癌症的发生是由于细胞调节机制的紊乱，导致细胞畸形.启动畸形的基因被称为癌症驱动基因（CDG）。目前已经有许多计算方法被用来识别使用突变概念的癌症驱动基因。关于人类细胞和肿瘤发展中的异常传播，CDG可能是网络中具有高影响力的潜在基因类型。这增加了影响扩散概念对于识别CDG的重要性。最近开发了一种基于影响最大化的识别癌症驱动基因的方法。在这些类型的网络中的挑战之一是发现边缘之间的调控相互作用的力量。目前的研究开发了一种技术来识别癌症驱动基因并预测转录调控网络中调控相互作用的影响。该技术利用影响扩散的概念，并基于影响扩散对超链接诱导的主题搜索算法进行优化。结果表明，我们提出的技术比其他计算和基于网络的方法更好的性能。
2020-01-26 q-bio.MN
Modeling of gap gene regulatory networks in Drosophila with the account of the gene modular structure (in Russian)
基因经常以复杂的方式进行调控，需要建模方法，超越简单的（线性）基因-基因相互作用，并解决顺式调控区和替代转录起始位点的模块化。特别是，尖锐的表达模式（峰或条纹）表明，基因调控涉及非线性转录因子动力学（超过一阶）。我们提出了一种方法来解决这个问题，使用的例子中发现的多个顺式调控模块（CRM）和两个转录本（P1和P2）在果蝇驼背（HB）和（CD 1和CD 2）在Kruppel（Kr）基因，沿前后轴的胚胎表达的基因。的mRNA表达模式的位置特征进行了研究，其灵敏度的输入因素和初始条件的变化。
2018-01-10 q-bio.MN
The Inferred Cardiogenic Gene Regulatory Network in the Mammalian Heart
心脏发育是一个复杂的、多尺度的过程，包括细胞命运的适应、分化和形态发生。为了阐明这一过程的基础途径，最近开发的算法，逆向工程基因调控网络被施加到从发育中的小鼠心脏获得的时程微阵列数据。该算法生成了许多不同的假定网络拓扑结构，能够通过模型仿真来解释实验数据。为了剔除似是而非的网络交互，成千上万的拓扑结构被合并和过滤，以生成一个无标度的分层网络。该网络与已知的基因相互作用进行了验证，并用于识别对发育中的哺乳动物心脏至关重要的调控途径。使用语义相似性和基因谱唯一性度量对预测的基因相互作用进行优先级排序。使用这些指标，该网络被扩展到包括所有已知的小鼠基因，以形成最可能的心源性基因调控网络。本文概述的方法提供了一种信息丰富的网络推理方法，并导致与基因调控相关的明确的可检验假设。
2013-10-28 q-bio.MN
Dynamics of gene expression and the regulatory inference problem
从对外界刺激的反应到细胞分裂和死亡，活细胞的动力学是基于特定基因在特定时间的表达。何时表达基因的决定是通过转录因子分子与调节DNA的结合和解结合来实现的。在这里，我们构建随机模型的基因表达动力学和信使RNA浓度的实验时间序列数据进行测试。该模型用于推断基因转录的生物物理参数，包括转录因子-DNA结合的统计和由给定的转录因子控制的靶基因。
2008-03-05 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
SIREN Cytoscape plugin: Interaction Type Discrimination in Gene Regulatory Networks
将表达数据与网络中的基因相互作用相结合对于理解细胞的功能组织至关重要。因此，在生物网络中的相互作用类型的知识是重要的数据解释。Signing of Regulatory Networks（SIREN）plugin for Cytoscape是一个开源Java工具，用于区分基因调控网络中的相互作用类型（激活或抑制）。SIREN利用基于信息论的概念，试图通过检查它们相应的基因表达谱来识别基因对的相互作用类型。我们介绍SIREN，一个快速和内存高效的工具，具有低计算复杂度，使用户可以很容易地将其视为许多网络重建方法的补充方法。SIREN允许生物学家使用独立的表达数据来预测已知基因调控网络的相互作用类型，其中重建方法不提供关于其相互作用类型的性质的任何信息。SIREN Cytoscape插件是用Java实现的，可以在http://baderlab.org/Software/SIRENplugin和Cytoscape应用程序管理器上免费获得。
2015-12-16 q-bio.MN
Inferring stochastic regulatory networks from perturbations of the non-equilibrium steady state
调控网络描述了分子或细胞调控因子之间的相互作用，如基因调控网络中的转录因子和基因，信号网络中的激酶及其受体，或神经网络中的神经元。定量生物学的一个长期目标是在大规模数据的基础上重建这样的网络。我们的目标是利用非平衡稳态周围的波动进行网络推理。为此，我们使用一个随机模型的基因调控或神经动力学和解决它近似在高斯平均场理论。我们开发了一个可能性估计的基础上，这个随机理论来推断监管的相互作用，从扰动数据的网络节点。我们将这种方法应用于人工扰动数据以及磷酸化蛋白质组数据从细胞系实验和比较我们的结果推理计划限制在稳态的平均活动。
2022-12-27 q-bio.MN
Is prokaryotic complexity limited by accelerated growth in regulatory overhead?
生物复杂性的增加通常与新的遗传信息的增加有关，这些信息必须整合到细胞内运行的现有调控网络中。关于网络控制的一般论点，以及最近的几个基因组观察表明，调控基因的数量随着基因组大小的增加而快速增长。我们提出了两个模型的增长调控网络。两者都预测转录调节因子的数量将与总基因数成二次方关系。这似乎与来自89个完全测序的原核生物的基因组数据在定量上一致。此外，经验曲线预测，任何新的非调控基因将伴随着超过一个额外的调节基因组大小的约20，000个基因，在所观察到的上限的两倍内。我们的分析将转录调控网络归入加速网络一类。我们认为，原核生物的复杂性可能已被限制在整个进化过程中的监管开销，相反，复杂的真核生物必须绕过这一限制的新策略。
2003-11-15 q-bio.GN 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
Approaches for benchmarking single-cell gene regulatory network inference methods
Penn State College of Medicine（宾夕法尼亚州立大学医学院）
本文综述了单细胞基因调控网络推断方法的评估方法，定义了成功指标，并指出了该领域的发展方向和不足。
2023-07-17 q-bio.GN q-bio.MN
Time-delayed models of gene regulatory networks
在这篇综述中，我们讨论了不同的数学模型的基因调控网络相关的癌症的发生和发展。在讨论了替代建模方法后，我们使用了一个范例的两个基因网络集中在基因调控网络的动态中的时间延迟所发挥的作用。我们对比的动力学减少模型中出现的快速mRNA动力学的限制与完整的模型。审查的结论与一些开放的问题的讨论。
2015-10-28 q-bio.MN q-bio.QM
Fluctuations in Gene Regulatory Networks as Gaussian Colored Noise
将对基因调控网络波动的研究推广到高斯色噪声的情况。首先，相应的兰之万方程的色噪声的解决方案表示的Ito积分。然后，两个重要的引理有关的Ito积分的方差和两个Ito积分的协方差。在引理的基础上，我们给出了调控网络在稳定平衡点附近分子浓度的方差和协方差的一般公式。并以基因自动调控网络和拨动开关为例进行了详细介绍。在一般情况下，它被发现，有限的相关时间的噪音减少的波动和增强的相关性之间的波动的分子组分。
2009-12-22 physics.bio-ph q-bio.MN
CdtGRN: Construction of qualitative time-delayed gene regulatory networks with a deep learning method
背景：基因调控经常随时间变化而不是恒定不变。但从数据库中提取的基因调控网络大多是静态的。肿瘤抑制基因$P53$参与许多肿瘤的发病机制，其抑制作用在一定时间后才会发生。因此，阐明其随时间变化的调控机制具有重要意义。结果：建立了一种描述动态基因调控网络的定性方法CdtGRN。它采用卷积神经网络（CNN）和全连接网络（DNN）的组合作为预测的核心机制。在ArrayExpress上获得电离辐射Affyscore数据集（E-MEXP-549），通过微阵列基因表达水平预测调控之间的关系。CdtGRN针对具有与$P53$相关的$22,284$基因的时间延迟基因调控网络进行测试。CdtGRN对保守验证集分类的准确度达到92.07 $\%$，kappa系数达到$0.84$，平均AUC准确度为94.25 $\%$。这导致了建筑。结论：本研究所开发的算法和程序可用于识别动态基因调控网络，并通过分析不同时间点的基因表达水平，客观分析调控关系的延迟性。对$P53$的延时基因调控网络也进行了推断和定性表征，有助于理解肿瘤的病理机制。
2021-10-30 q-bio.GN q-bio.MN
On Hybrid Gene Regulatory Networks
本文研究了混合基因调控网络（HGRNs）中的不规则行为，提出了关于可达性问题的可判定性、不确定行为概率以及2维HGRNs中混沌的理论结果。
2024-04-24 cs.CE 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
Causal Discovery for Gene Regulatory Network Prediction
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
生物系统和过程是核酸、蛋白质和代谢物之间复杂的非线性调节相互作用的网络。表示这些交互网络的一种自然方式是使用图。在该公式中，每个节点代表核酸、蛋白质或代谢物，边缘代表分子间相互作用（抑制、调节、促进、共表达等）。在这项工作中，一个新的算法发现的潜在图结构的实验数据。
2023-01-03 cs.AI q-bio.MN
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
Quantitative ergodicity for gene regulatory networks with transcriptional bursting
Université de Lorraine（洛林大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Inria（法国国家计算机科学与控制研究所）；IECL（洛林计算与控制系统实验室）
研究两类分段确定性马尔可夫过程的长期行为，证明在交互基因数和交互强度任意时，平稳分布的存在性和唯一性，并通过耦合方法提供收敛到平衡的Wasserstein距离上界。
2026-05-08 math.PR q-bio.MN
Motifs emerge from function in model gene regulatory networks
基因调控网络出现在所有活细胞中，允许控制基因表达模式。对它们拓扑结构的研究表明，某些相互作用或“基序”的子图出现的频率非常高。我们在此要问的是，这种现象是否会因为这些网络所发挥的功能而出现。给定一个描述监管互动和动态的框架，我们考虑在所有调控网络的空间中，那些有规定的功能。然后使用蒙特卡罗抽样来确定这些功能网络如何导致相互作用中的特定基序统计。在这种情况下，调控网络的约束，表现出多稳定性，我们发现一个高频率的基因对，是相互抑制和自我激活。相比之下，被限制为具有周期性基因表达模式（例如模仿细胞周期）的网络具有高频率的bifan样基序，涉及四个基因，至少一个激活和一个抑制相互作用。
2011-04-22 cond-mat.stat-mech 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
Restoring information in aged gene regulatory networks by single knock-ins
University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；Harvard Medical School（哈佛医学院）；Schoen Adams Research Institute at Spaulding（斯波尔丁肖恩亚当斯研究所）
通过单基因敲入技术恢复衰老基因调控网络中的信息，发现可提升网络信息量达10%，为网络信息流动研究和抗衰老提供了新方向。
2026-01-07 physics.bio-ph q-bio.MN
Gene Regulatory Network Inference with Latent Force Models
University of Cambridge（剑桥大学）；Computer Laboratory（计算机实验室）
当从RNA测序时间序列数据构建基因调控网络（GRNs）时，蛋白质合成的延迟会导致混淆效应。准确的GRN在建模发展、疾病途径和药物副作用时非常有见地。我们提出了一个模型，其中包括翻译延迟相结合的机械方程和贝叶斯方法，以适应实验数据。这使得更大的生物可解释性，并且高斯过程的使用使得能够通过内核实现非线性表达以及自然地解释生物变异。
2020-10-06 cs.LG q-bio.MN
Signal Propagation in Nonlinear Stochastic Gene Regulatory Networks
通过研究随机非线性基因调控网络对输入信号发生器的响应，揭示了该网络的结构。详细研究了四个应用：两个线性系统的非线性连接，逻辑脉冲的设计，分子放大器和E2F1调节元件中三个信号发生器的干扰。基因的相互作用是使用分子图，有一个精确的数学结构，并保留生物意义的过程。
2005-10-29 q-bio.MN q-bio.QM
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
Finding Acceptable Parameter Regions of Stochastic Hill functions for Multisite Phosphorylation Mechanism
多位点磷酸化在调节开关样蛋白活性中起着重要作用，并在数学模型中得到广泛应用。随着新的实验技术的发展和更多的分子数据，分子磷酸化过程出现在许多系统中，越来越复杂和规模。这些发展需要简单而有效的随机模型来描述各种多位点磷酸化过程，特别是在大型和复杂的生化网络。为了降低模型的复杂性，这项工作的目的是简化的多位点磷酸化机制的随机希尔函数模型。此外，这项工作优化了参数空间的区域，以匹配随机希尔函数的模拟结果与分布式多位点磷酸化过程。虽然传统的参数优化方法一直专注于寻找最佳的参数向量，在大多数情况下，建模者希望找到一组参数向量，产生类似的系统动力学和结果。基于拟牛顿随机优化（QNSTOP）算法，提出了一种通用的$α$-$β$ - $γ$规则，用于返回随机Hill函数的可接受参数区域.不同的目标函数的模拟为基础的经验数据的不同特征进行了研究，其中近似最大对数似然方法是推荐的一般应用。数值结果表明，在适当的参数向量值，随机希尔函数模型描述的多位点磷酸化过程，除了初始（瞬态）阶段。
2020-09-14 math.OC q-bio.MN
The influence of decay in dynamic models of gene regulatory networks
Kyiv-Mohyla Academy（基辅莫希拉学院）；Institute of Mathematics, NAS of Ukraine（乌克兰国家科学院数学研究所）；Institute of Mathematics and Computer Science, University of Latvia（拉脱维亚大学数学与计算机科学研究所）；Daugavpils University（道加夫皮尔斯大学）
该研究分析了衰减率对三维基因调控网络动态的影响，推导了中心平衡点的解析表达式与线性化系统特征多项式，揭示了衰减率变化可改变平衡点特性、振荡动态及混沌行为，为相关研究提供了分析框架。
2026-10-14 math.DS 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
Simulation of Gene Regulatory Networks
这个有限的审查是为了介绍快速增长的细胞代谢及其生化途径的数学建模的主题，更确切地说，与癌细胞凋亡的途径。介绍了化学动力学的一些基本数学模型，重点介绍了随机模型。
2013-10-02 math.PR q-bio.MN q-bio.QM
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
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
Limit theorems for generalized density-dependent Markov chains and bursty stochastic gene regulatory networks
具有突发动力学的随机基因调控网络可以在中观上建模为广义密度依赖马尔可夫链（GDDMC）或在宏观上建模为分段确定性马尔可夫过程（PMDMC）。在这里，我们证明了一个极限定理表明，每个家庭的GDDMC将收敛到一个PSDs的系统大小趋于无穷大。在简单的耗散条件下，利用耦合方法，证明了平稳分布的存在唯一性和Pestival极限的指数遍历性。进一步的扩展和应用到单细胞随机基因表达动力学和突发随机基因调控网络进行了讨论，并证明了平稳分布的GDDMC模型的收敛性的Pestrian模型。
2019-08-30 math.PR q-bio.MN q-bio.QM
Deep learning-based virtual perturbation reveals increasing heterogeneity of gene regulatory responses with aging
Bar-Ilan University（巴伊兰大学）；Beijing Normal University（北京师范大学）；Brigham and Women’s Hospital（布莱根和妇女医院）；Harvard Medical School（哈佛医学院）
该研究利用深度学习框架DKO分析多物种单细胞转录组数据，发现衰老会使基因调控响应异质性增加，且与分子损伤、衰老状态相关，揭示了衰老的保守调控特征。
2026-10-15 q-bio.GN q-bio.MN q-bio.TO
MapReduce Algorithms for Inferring Gene Regulatory Networks from Time-Series Microarray Data Using an Information-Theoretic Approach
基因调控是控制基因表达及其程度的一系列过程。基因和它们的调控分子（通常是转录因子）之间的联系，以及这种联系的描述性模型，被称为基因调控网络（GRNs）。阐明GRNs对于理解细胞的内部运作和基因相互作用的复杂性至关重要。迄今为止，已经开发了许多算法来推断基因调控网络。然而，随着已识别基因数量的增加以及它们相互作用的复杂性被揭示，网络及其调控机制变得难以测试。此外，通过实验结果进行分析需要大量的计算，导致数据处理缓慢。因此，需要新的方法来快速分析大量的实验数据，从细胞GRNs。为了满足这一需求，云计算是有前途的，如文献中所报道的。在这里，我们提出了新的MapReduce算法，用于在云环境中的Hadoop集群上推断基因调控网络。这些算法采用信息理论的方法来推断GRNs使用时间序列微阵列数据。实验结果表明，我们的MapReduce程序比现有的工具快得多，同时实现略好的预测精度比现有的工具。
2017-03-15 cs.CE q-bio.GN q-bio.MN
Robustness, Stability and Efficiency of Phage lambda Gene Regulatory Network: Dynamical Structure Analysis
基于我们的物理和生物学研究，我们最近开发了一个数学框架，用于分析非线性动力学。我们称这个框架为动态结构分析。它有四个动力要素：潜在景观、横向矩阵、后代矩阵和随机驱动。特别强调了潜在景观的重要性和存在性。通过对λ噬菌体最简单的基因调控网络的稳定性、鲁棒性和效率的研究，详细说明了动态结构分析。
2004-03-15 cond-mat.stat-mech nlin.AO q-bio.MN
Canalization as a stabilizing principle of gene regulatory networks: a discrete dynamical systems perspective
Iowa State University（爱荷华州立大学）
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
Prediction of a Gene Regulatory Network from Gene Expression Profiles With Linear Regression and Pearson Correlation Coefficient
基因调控网络的重构是通过一定的计算技术从基因表达谱中识别基因依赖关系的过程。在我们的人体中，虽然所有细胞都具有相似的遗传物质，但激活状态可能有所不同。这种基因激活的变化有助于研究人员更多地了解细胞的功能。研究人员从微阵列技术中获得了对精神疾病、传染病、癌症疾病和心脏病等疾病的洞察。在这项研究中，使用简单而新颖的机器学习方法构建了癌症特异性基因调控网络。在第一步中，线性回归算法为我们提供了显著的基因，这些基因表达不同。接下来，使用Pearson相关系数计算了所鉴定的基因之间的调控关系。最后，所得到的结果进行了验证与现有的数据库和文献。我们可以识别枢纽基因，并可以作为癌症诊断的目标。
2018-05-02 cs.CE q-bio.GN q-bio.MN
Failed "nonaccelerating" models of prokaryote gene regulatory networks
目前的网络分析是基于这样的假设，即重要的生物网络将拥有无标度或指数统计，这是独立的网络大小允许无约束的网络增长随着时间的推移。在本文中，我们证明，这种网络增长模型是无法解释最近的比较基因组学结果的增长，原核生物调控基因网络的基因数量的函数。这种失败主要是因为原核生物调控基因网络正在“加速”，并且总链接数的增长速度比网络大小的线性增长速度更快，因此可以在特定的关键网络大小下表现出从静态到非静态统计以及从随机到无标度到常规统计的转变。在极限情况下，这些网络可以经历如此明显的转变，从而将网络大小限制在某个临界值以下。这是令人感兴趣的，因为单细胞原核生物的调节基因网络的特征确实在于随着基因计数的加速二次增长，并且其大小被限制为在小于约10兆碱基的DNA序列中编码的小于约10，000个基因。我们开发了两个“非加速”的原核生物调控基因网络的网络模型，在努力匹配观察，并证明这些方法无法重现观察到的统计数据。
2004-01-04 cond-mat.stat-mech q-bio.GN q-bio.MN
Reconstruction of gene regulatory network via sparse optimization
College of Mathematics and Statistics, Shenzhen University（深圳大学数学与统计学院）
在本文中，我们测试了几个稀疏优化算法的基础上的DREAM5基因调控网络推理挑战赛的公共数据集。研究发现，引入20%的调控网络作为先验已知数据，可以为推理算法的参数选择提供依据，从而提高预测效率和精度。除了测试常见的稀疏优化方法外，我们还通过将它们装袋来开发投票算法。在DREAM5数据集上的实验表明，基于稀疏优化的适度关系推理效果良好，在三个数据集上取得了比官方DREAM5结果更好的结果。然而，传统的独立算法的性能在面对不同的数据集时差异很大，而我们的投票算法在四个数据集中的三个上取得了最好的结果。
2022-11-11 cs.LG math.OC q-bio.MN
Lévy Noise Induced Switch in the Gene Transcriptional Regulatory System
基因转录调控是一个固有的噪声过程。本文将基因转录调控系统中涨落的研究推广到Lévy噪声的情况，Lévy噪声是一种非高斯噪声，它可以描述随机环境中不可预测的跳跃变化。给出了平稳概率密度，探讨了Lévy噪声在基因调控网络中的关键作用。结果表明，Lévy噪声的参数，包括噪声强度，稳定性指数和偏度参数可以诱导不同的基因表达状态之间的切换。另一个问题是转换时间（从高浓度状态到低浓度状态或从低浓度状态到高浓度状态），它是一个随机变量，通常被称为平均第一通过时间。通过计算两个方向上的平均首次通过时间，研究了Lévy噪声对表达时间和退化时间的影响，并观察到非高斯Lévy噪声与高斯噪声相比的一些不同特性.
2012-07-19 nlin.CD physics.bio-ph q-bio.MN
Evolving Gene Regulatory Networks with Mobile DNA Mechanisms
本文使用了最近提出的抽象的，可调的布尔调控网络模型扩展到考虑方面的移动DNA，如转座子。移动DNA在自然系统进化中的重要作用越来越明显。本文展示了如何通过转座子启发的机制动态控制网络节点的连接和功能，可以选择在计算智能任务，以提高性能。考虑了旨在在粘菌多头绒泡菌内实施和智能表面分布式控制的动态网络设计。
2013-06-24 cs.CE nlin.AO 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
Existence of Oscillations in Cyclic Gene Regulatory Networks with Time Delay
The University of Tokyo（东京大学）
本文采用简化模型，基于庞加莱-本迪克森型定理和图形化条件，分析了具有负反馈和时滞的循环基因调控网络振荡的存在性，并给出了生化参数解析条件。
2012-12-27 cs.SY eess.SY math.OC
Stochastic fluctuations can reveal the feedback signs of gene regulatory networks at the single-molecule level
了解自发随机波动与潜在基因调控网络拓扑结构之间的关系对于研究单细胞随机基因表达具有重要意义。通过求解具有非线性反馈调节的随机基因表达动力学模型中蛋白质拷贝数的稳态分布，揭示了单分子水平上随机波动与反馈拓扑结构之间的关系，为反馈环如何以及在多大程度上增强或抑制分子波动提供了新的见解.基于这种关系，我们还开发了一种有效的方法来提取的基因调控网络的拓扑信息从单细胞基因表达数据。通过数值模拟证明了该理论，更重要的是，通过对整合在人肾细胞中的合成基因电路的单细胞数据分析定量验证了该理论。
2017-10-24 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.MN
