自动机网络中的趋同性与控制：黑腹果蝇的体节分化

我们提出模式重描述作为一种方法，用于表征用于建模生化调节和信号传导的自动机网络中的趋同性。在我们的表述中，趋同性成为自动机逻辑中存在的冗余的同义词。这产生了量化自动机中趋同性的直接度量（微观层面），进而整合到一个高度可扩展的框架中，以表征大规模自动机网络的集体动力学（宏观层面）。这样，我们的方法提供了一种将微观层面动力学与宏观层面动力学联系起来的方法——这是复杂性的关键症结。从该方法中得出了几个新结果：揭示动力学模块性（动力学中的模块，而非网络结构中的模块），识别控制吸引子收敛的最小条件和关键节点，在初始条件信息不完整的情况下模拟动力学行为，以及宏观层面趋同性和对扰动鲁棒性的度量。我们以黑腹果蝇体节分化的细胞内和细胞间基因调节的著名模型为例说明我们的方法。我们使用该模型表明我们的分析与以往的任何发现并不矛盾。但我们也获得了关于其行为的新知识：更好地理解其野生型吸引子盆地的大小（比以前认为的更大），识别控制野生型行为的新最小条件和关键节点，以及它们对随机干预的韧性。我们的方法适用于任何可以使用自动机建模的复杂网络，但我们专注于生化调节和信号传导，以期更好地理解协调细胞活动的（去中心化）控制——最终目标是解释细胞和组织如何“计算”。