非扩张 n 元网络的循环吸引子
定量方法
2021-09-09 v1
摘要
模型组分取分类值的离散动力系统已成功应用于生物网络，以研究其全局动态行为。特别是布尔模型已被广泛使用。然而，多状态模型也已成为分析生物网络背后复杂机制的有效计算工具。变量取两个以上离散状态的模型提供了更高的分辨率，但这种方案引入了不连续性。特别是，变量可以在一个时间步内增加或减少超过一个单位。这可以通过对每个局部激活函数应用一个附加规则来修正，而不改变系统的不动点。另一方面，如果研究者对其系统的循环吸引子感兴趣，那么该规则可能会引入先前未观察到的新循环吸引子。本文在理解具有同步更新方案的多状态网络模型的状态空间动力学方面取得了一些进展，并建立了应用附加规则时不会向网络添加新循环吸引子的条件。我们的分析结果有可能被整合到建模软件中，并帮助研究人员分析生物多状态网络。
引用
@article{arxiv.2109.03711,
title = {Cyclic attractors of nonexpanding n-ary networks},
author = {Etan Basser-Ravitz and Arman Darbar and Julia Chifman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.03711},
year = {2021}
}