基因调控网络中的莱维噪声诱导转移
分子网络
2017-05-11 v1 动力系统
摘要
噪声对涉及单个基因的一维基因表达模型的重要影响近来已被讨论。然而，致力于包含基因相互作用的二维模型中的转移的工作很少。因此，我们在此研究一个定量的二维模型(MeKS网络)的基因表达动力学，该模型描述在莱维与布朗运动影响下的枯草芽孢杆菌(B. subtilis)感受态发育，其中噪声可在营养耗竭时帮助B. subtilis。为分析其中营养态与感受态区域间的转移，应用了两个确定性量：从微观视角的平均首次退出时间(MFET)与首次逃逸概率(FEP)，以及从宏观视角的它们的平均版本。采用相对贡献因子(RCF)，即非高斯与高斯噪声强度之比，以在这些转移中实现最优控制。示意图表明存在一个最佳选择使转移以最高概率发生。此外，我们使用一个几何概念，即随机吸引域，来直观理解莱维运动对感受态状态的吸引域稳定性的影响。
引用
@article{arxiv.1705.03738,
title = {L\'{e}vy noise-induced transitions in gene regulatory networks},
author = {Fengyan Wu and Xiaoli Chen and Yayun Zheng and Jinqiao Duan and Jürgen Kurths and Xiaofan Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.03738},
year = {2017}
}