亚细胞生化网络二阶矩表征的研究

虽然常微分方程构成了许多细胞过程建模的概念框架，但特定情况需要随机模型来捕捉噪声的影响。生化网络随机模型最常见的表述是化学主方程。虽然随机模拟是实现化学主方程的一种实用方法，但解析近似能更深入地揭示噪声的影响。为此，二阶矩近似是对包括化学朗之万方程和相关线性噪声近似在内的现有解析方法的一个有前景的补充。二阶矩近似方法直接追踪均值和（协）方差，这两者通常是耦合的。这种耦合在化学主方程和化学朗之万方程中并不明显，且被线性噪声近似和传统常微分方程模型所忽略。我们通过允许a）非基元反应和b）相对浓度，扩展了先前对二阶矩近似的推导。通常，几个基元反应被近似为单一步骤。此外，实际情况常常需要使用相对浓度。我们研究了二阶矩近似方法对成熟的裂殖酵母细胞周期模型的适用性。我们的解析模型再现了实验中观察到的周期时间聚类现象。这可以通过均值与（协）方差之间的耦合在G2/M期转换附近引起的MPF多次重置来解释。