随机基因网络中亚稳事件的渐近与数值方法
分子网络
2014-12-30 v1 统计力学
概率论
亚细胞过程
摘要
考虑一类具有自调控的通用随机基因表达模型。一个或多个基因在调控状态间随机切换，每种状态具有不同的mRNA转录速率。当基因产生的蛋白质影响调控状态间的切换速率时，该基因或这些基因是自调控的。在弱噪声条件下，确定性力远强于基因切换和蛋白质合成带来的涨落。亚稳跃迁，如双稳切换，可在弱噪声条件下发生，导致基因表达的剧烈变化。用于描述亚稳性的一个通用工具是准稳态分析(QSA)。推导出一个大偏差原理，使得QSA能够显式地考虑随机基因切换，而无需使用绝热极限或扩散近似，后者对于亚稳事件是不可靠且不准确的。这使得为连续马尔可夫过程开发的现有渐近和数值方法能够用于分析完整模型。
引用
@article{arxiv.1412.8446,
title = {Asymptotic and numerical methods for metastable events in stochastic gene networks},
author = {Jay Newby},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.8446},
year = {2014}
}