生化网络自动机模型中的动力学模块化

鉴于大多数生化调控和信号网络的庞大与复杂，组件相互作用的微观逻辑与观测到的宏观动力学之间存在非平凡关系。此处我们通过形式化现有的通路模块概念来解决此问题，通路模块是在扰动一组驱动节点后，自动机网络动力学中保证发生（除非外部干扰）的状态更新序列。我们提出一种新算法自动从网络中提取通路模块，并刻画模块间可能发生的相互作用。该方法仅使用单个节点变量的因果逻辑（微观动力学），无需计算网络的动力学景观（宏观动力学）。具体而言，我们识别复杂模块，其最大化通路长度且需要组件间的协同。这使我们提出动力学模块化的新视角，将复杂网络划分为在给定对一组驱动节点的扰动下保证转变至特定状态的变量因果通路。因此，同一节点变量可依据其所取状态参与不同模块。我们网络的动力学模块化度量随后与复杂模块间重叠成反比，并在复杂模块于网络动力学中完全可解耦时最大。我们估计了若干遗传调控网络（包括黑腹果蝇体节极性网络）的动力学模块化。我们讨论了识别复杂模块及网络的动力学模块化图景如何解释生物网络的宏观动力学，例如揭示生化调控和信号中涌现计算（或集体行为）的（或多或少）可解耦构建块。