部分观测下的生物分子 LQR
Biomolecular LQR under Partial Observation
AI总结：
本文提出生物分子 LQR 方法研究基因调控网络设计原理，发现其推导的生物控制器能重现自然网络模体，证明 LQR 代价函数编码生存需求并驱动拓扑与参数选择，为解释生物线路设计提供理论基础。
摘要：
本文引入了一种生物分子 Linear Quadratic Regulator (LQR)（线性二次型调节器），以研究基因调控网络的设计原理。我们证明，对于基础基因调控网络，由 LQR 理论推导出的生物控制器能精确重现自然网络模体，如自调控和不连贯前馈环。这种模拟源于一个基本原理：LQR 代价函数在数学上编码了环境生存需求，进而驱动网络拓扑与生化参数的选择。因此，我们的工作为解释生物线路设计建立了理论基础，将进化压力直接与可观测的调控结构联系起来。
英文摘要：
This paper introduces a biomolecular Linear Quadratic Regulator (LQR) to investigate the design principles of gene regulatory networks. We show that for fundamental gene regulation network, the bio-controller derived from LQR theory precisely recapitulate natural network motifs, such as auto-regulation and incoherent feedforward loops. This emulation arises from a fundamental principle: the LQR cost function mathematically encodes environmental survival demands, which subsequently drives the selection of both network topology and biochemical parameters. Our work thus establishes a theoretical basis for interpreting biological circuit design, directly linking evolutionary pressures to observable regulatory structures.
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