用于确定随机反应网络长期行为的可扩展计算框架

反应网络是指有限数量物种的种群通过预定义交互演化的系统。此类网络作为建模工具存在于许多生物学学科中，如生物化学、生态学、流行病学、免疫学、系统生物学和合成生物学。目前已被广泛认可的是，对于较小的种群规模，生化反应网络的随机模型对于捕捉交互中的随机性是必要的。然而，分析此类模型的工具仍远落后于其确定性对应物。在本文中，我们通过开发一个建设性框架来弥合这一差距，以在随机环境下考察反应动力学的长期行为和稳定性性质。具体而言，我们解决了确定反应动力学遍历性的问题，这类似于确定性动力学具有全局吸引不动点的情况。我们还考察了底层过程的统计矩何时随时间保持有界，以及何时收敛至其稳态值。我们开发的框架依赖于概率论、线性代数和优化理论的融合。我们证明，广泛类别的生物网络的稳定性性质可以通过我们充分的理论条件来评估，这些条件可重构为高效且可扩展的线性规划，以其可处理性而闻名。值得注意的是，计算复杂度通常与物种数量呈线性关系。我们在源于生物化学、系统生物学、流行病学和生态学的多个反应网络上验证了我们结果的有效性、效率和广泛适用性。还讨论了结果的生物学意义以及非遍历生物网络的一个实例。