逻辑与连接性共同决定生物基因调控网络的临界性
分子网络
2018-10-03 v1
摘要
活细胞内基因表达的复杂动力学可很好地用布尔网络近似。平均敏感性是这些系统中稳定性的自然度量：小于 1 的值表示与有序相相关的典型稳定动力学，而大于 1 的值表示混沌动力学。这给出了处于临界值 1（有序与混沌边界）附近的理论动机适应优势。此处，我们测量了 66 个公开可用的布尔网络模型的平均敏感性，这些模型描述了跨越多种生命过程的基因调控电路功能。我们发现这些网络的平均敏感性值聚集于 1 附近，表明它们接近临界。在许多类型的随机网络中，平均连接度 <K> 和逻辑函数的平均活性偏置 <p> 被发现是决定平均敏感性进而决定网络临界性的最重要网络性质。令人惊讶的是，许多此类基因调控网络以远偏离临界系统所预测值的 <K> 和 <p> 实现了近临界状态：共享生物网络的局部因果结构与局部逻辑但随机化的网络，比仅控制 <K> 和 <p> 等宏观性质更能复现其临界行为。这表明基因调控网络内相互作用的基因的局部性质被选择以集体接近临界，并且这种基因调控网络动力学的非局部性质无法仅用相互作用密度预测。
引用
@article{arxiv.1805.01447,
title = {Logic and connectivity jointly determine criticality in biological gene regulatory networks},
author = {Bryan C. Daniels and Hyunju Kim and Douglas Moore and Siyu Zhou and Harrison Smith and Bradley Karas and Stuart A. Kauffman and Sara I. Walker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.01447},
year = {2018}
}
备注
10 pages, 7 figures