波动环境中随机反应网络的解耦分析

细胞内随机反应网络的动力学不可避免地受到网络外在因素的调节，例如基因调控网络的核糖体拷贝数波动。虽然最近的几项研究证明了考虑这些外在成分的重要性，但由此产生的模型通常难以分析。在这项工作中，我们开发了一个通用的数学框架，通过仅将环境对网络的影响纳入新模型，从而将网络与其动态环境解耦。更具体地说，我们展示了如何边缘化这种波动的外在成分（例如化学物种）以获得这个解耦模型。我们推导了其相应的过程和主方程，并展示了如何执行随机模拟。通过几个案例研究，我们证明了该方法的重要性。例如，我们示例性地制定并求解了一个描述波动环境中蛋白质翻译和降解的边缘主方程。