一种用于基因表达鲁棒性研究的不确定性量化方法
数值分析
2019-10-17 v1 数值分析
摘要
我们研究了一个带有不确定性的化学动力学系统，该系统对生物学中的基因调控网络进行建模。具体来说，我们考虑了一个关于细胞中信使RNA和微RNA含量的双方程系统。我们的目标是为通过微RNA产生实现基因表达中的噪声缓冲提供一个简单框架。这里，由随机变量建模的不确定性通过初始数据和源项进入系统。我们得到了解到稳态的急剧衰减率，这揭示了该生物系统对稳态附近的初始扰动不敏感。急剧的正则性估计导致了广义多项式混沌随机伽辽金（gPC-SG）方法的稳定性。基于解在随机空间中的光滑性以及数值方法的稳定性，我们得出结论：gPC-SG方法具有谱精度。数值实验验证了理论发现。
引用
@article{arxiv.1910.07188,
title = {An Uncertainty Quantification Approach to the Study of Gene Expression Robustness},
author = {Pierre Degond and Shi Jin and Yuhua Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.07188},
year = {2019}
}