动态不稳定高维生化网络中的伪随机涨落、随机协同性与爆发性

Simon Rosenfeld

动态不稳定高维生化网络中的伪随机涨落、随机协同性与爆发性

分子网络 2007-09-19 v1 基因组学

作者: Simon Rosenfeld

摘要

本文旨在概述高维高度非线性系统（如基因调控网络 GRN）中随机性涌现的情景。我们关注这样一个事实：在此类系统中，基因表达所需的所有因素汇聚是一个相对罕见的事件，只有大量的冗余才能使此类事件足够频繁。这种罕见性的直接后果是 mRNA 和蛋白质拷贝数的爆发性，这是一个众所周知的实验观测效应。我们引入了随机协同性的概念，并表明这种现象是动力学系统的高维性与高度非线性相结合的自然结果。用数学术语来说，爆发性与描述系统动力学的随机过程的厚尾概率分布相关。随机协同性事件序列允许从用常微分方程 (ODE) 表达的连续确定性动力学过渡到用 Langevin 和 Fokker-Plank 方程表达的离散随机动力学。我们还证明，高维非线性系统即使在缺乏抑制固有不稳定性的显式机制的情况下，也可能驻留在稳态伪随机涨落状态，就所有实际目的而言，这可被视为随机过程。这种类型的随机行为是此类系统的固有属性，既不需要外部随机力，也不需要高度特化的双稳态条件。

关键词

基因调控网络随机协同性爆发性高维系统伪随机涨落厚尾分布 Langevin 方程

引用

@article{arxiv.0709.2824,
  title  = {Pseudo-Random Fluctuations, Stochastic Cooperativity and Burstiness in Dynamically Unstable High-Dimensional Biochemical Networks},
  author = {Simon Rosenfeld},
  journal= {arXiv preprint arXiv:0709.2824},
  year   = {2007}
}

备注

34 pages, 8 figures

动态不稳定高维生化网络中的伪随机涨落、随机协同性与爆发性

摘要

关键词

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