混沌基因调控网络对突变和噪声具有鲁棒性

在模型基因调控网络中，已经表明通过对最优表型的稳定选择，可以进化出对突变和噪声的鲁棒性。进化出鲁棒突变体的能力已知取决于网络架构。高鲁棒性和低鲁棒性网络的动力学特性和状态空间结构有何不同？选择是否作用于网络的全局动力学行为？选择偏好何种状态空间结构？我们提供了这些模型网络的损伤传播分析和状态空间的广泛统计分析，以表明由于对最优表型的稳定选择而导致的其动力学特性的变化是微小的。最值得注意的是，对突变和噪声均最鲁棒的网络是高度混沌的。混沌网络的某些特性，例如能够产生大的吸引子盆地，对于维持稳定的基因表达模式可能是有用的。我们的研究结果表明，传统的稳定性度量（如损伤传播速率）在模型基因调控网络中并不能提供太多关于对突变或噪声鲁棒性的信息。