对偶积分反馈确保嘈杂生物分子网络中的鲁棒完美适应

稳态是生物学中一个贯穿始终的主题。通常通过反馈调控策略实现，稳态使活细胞能够控制其内部环境，作为应对变化和不利环境的一种生存手段。虽然许多内源性稳态基序已在活细胞中得到研究，但其他一些基序可能仍未被充分探索甚至未被发现。同时，已知的调控基序大多在确定性层面进行分析，噪声对其调控功能的影响受到的关注较少。在此，我们为分子层面的调控理论奠定基础，该理论明确考虑了生化反应的嘈杂本质，并为鲁棒稳态电路的分析与设计提供了新颖工具。利用这些思想，我们提出了一种新的调控基序，称之为对偶积分反馈，并展示了其作为广泛类别反应网络通用调控策略的有效性。通过结合概率论和控制理论的工具，我们证明所提出的基序能保持整体网络的稳定性，将任何受调控物种的群体引导至期望的设定点，并实现鲁棒完美适应——所有这些都只需对反应速率的较低先验知识。此外，我们提出的调控基序可以使用极少量的分子实现，因此代谢负荷可忽略不计。引人注目的是，该调控基序利用了随机噪声，在无噪声实现会导致失调的场景中实现了增强的调控。最后，我们讨论了所提出的对偶积分反馈基序在内源性生物回路中的可能表现及其在合成回路中的实现。