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p53 周期中的外源性波动

计算机视觉与模式识别 2025-02-03 v2 计算与语言

摘要

波动是生物系统的固有特征,源于分子相互作用的随机性,影响系统行为、稳定性和鲁棒性等多个方面。这些波动可分为内源性和外源性,后者源于外部因素,如温度变化。理解这些波动之间的相互作用对于全面理解生物现象至关重要。然而,研究这些效应面临着显著的计算挑战。本研究使用一种较少探索的方法来分析随机系统中外源性波动的影响,通过常规微分方程来分析,而非求解带有随机参数的主方程。通过将温度波动纳入反应速率,我们探讨了外源因素对系统动力学的影响。我们构建了主方程并计算了前两个时刻的动力学方程,相较于直接求解化学主方程具有更好的计算效率。我们将该方法应用于生物振荡器的分析,专注于 p53 模型及其对温度诱导的外源性波动的响应。我们的发现凸显了外源性波动对生物系统振荡性质的影响,取决于外源性波动的特征,振荡行为会发生改变。我们观察到 p53 浓度周期的振幅和频率均有所增加。该研究为理解外源性波动对生物振荡的影响提供了宝贵的见解,并突显了在更复杂的系统中考虑这些因素的重要性,以防止与健康问题相关的不可取情形。

关键词

引用

@article{arxiv.2408.12109,
  title  = {RoVRM: A Robust Visual Reward Model Optimized via Auxiliary Textual Preference Data},
  author = {Chenglong Wang and Yang Gan and Yifu Huo and Yongyu Mu and Murun Yang and Qiaozhi He and Tong Xiao and Chunliang Zhang and Tongran Liu and Quan Du and Di Yang and Jingbo Zhu},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2408.12109},
  year   = {2025}
}

备注

Accepted by AAAI 2025