含丰裕物种的随机化学系统的模型降阶
定量方法
2016-01-20 v1 分子网络
摘要
生化过程通常涉及许多化学物种，其中一些丰裕而另一些分子数很低。在此，我们首先确定了速率常数极限，在该极限下给定物种集合的浓度将趋于无穷大（丰裕物种），而所有其他物种的浓度保持不变（非丰裕物种）。随后我们证明，在此极限下，非丰裕物种分子数的涨落可以由一个混合随机描述准确刻画，该描述由耦合到确定性速率方程的化学主方程组成。与描述丰裕和非丰裕物种两者涨落的传统化学主方程相比，这是一种降阶描述。我们表明，对于涉及基因表达和酶催化的多个生化网络，这种降阶主方程可以精确求解，而其传统化学主方程描述在解析上是难以处理的。我们使用线性噪声近似，获得了由混合方法和传统化学主方程预测的非丰裕物种涨落方差之间差异的近似表达式。此外，我们表明令人惊讶的是，无论各物种的平均分子数是否存在任何分离，传统主方程和混合主方程对于一类化学系统完全一致。
引用
@article{arxiv.1510.03172,
title = {Model reduction for stochastic chemical systems with abundant species},
author = {Stephen Smith and Claudia Cianci and Ramon Grima},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.03172},
year = {2016}
}
备注
25 pages, 11 figures