基因调控网络是生化动态系统,其中结点表示生化反应物,结点间的耦合表示生物化学反应。基因调控网络的稳定性行为无论从理论还是从实践的观点来看都具有重要的生物学意义和潜在的工程应用[22,31]。因此,稳定性是基因调控过程...[继续阅读]

    本章仍然讨论前几章中讨论的时滞基因调控网络的模型[75]。其中τ,σ分别为转录和翻译时滞,是个常数。根据第2章Hill函数的定义(2.3)和(2.4),如果基因i有一个或多个抑制子时,系统(5.1)可被改写为如下形式其中,g(x)=(x/β)H/[1+(x/β)H]是一个...[继续阅读]

    基因调控网络是一种动力系统模型,很多研究者对基因调控网络的动力学行为展开了研究。如,在文献[70-72]中作者研究了基因调控网络的鲁棒性和进化性问题,在文献[48,73,74]中作者研究了细胞分化周期对基因调控网络的稳定、振荡等动...[继续阅读]

    为应对上述挑战,结合计算机科学学科特点,本书在基因调控网络的动力学性质和建模方面进行了若干研究,其内容涉及上节所阐述的挑战中的第2、3两个方向,即包括了建立新的微分方程模型和研究基因调控网络的动力学性质。重点则...[继续阅读]

    生物芯片检测的高通量数据,往往重复性很差,样品的制备条件往往不尽相同,因此验证基因网络的正确性仍是一个急需解决的问题。...[继续阅读]

    Logoid函数形式如图2.3所示。图2.3 Logoid函数I+本书以Hill函数形式为例讨论基因调控网络。如果转录因子j是基因i激活子,那么这是一个正反馈环,系统将趋向于两个稳态之一,这依赖于是否初始值是在分界线的一边或者另一边。如果转录...[继续阅读]

    1) 基因表达过程基因表达是指细胞在生命过程中,把存储在DNA顺序中遗传信息经过转录和翻译,转变成具有生物活性的蛋白质分子。转录是指在RNA聚合酶的催化下,以DNA为模板,根据碱基配对原则合成RNA的过程。由此产生两类RNA:一类是信...[继续阅读]

    定理2.1 如果存在对称正定矩阵P1,P2,Q1,Q2,S1,S2以及常数λ,ε1,ε2和ε3,且下列LMI成立,那么系统(2.10)鲁棒稳定。其中在证明定理2.1之前,有必要对在我们主要结论证明过程中起着重要作用的伊藤微分公式做一个介绍。考虑下面的m维随机微分...[继续阅读]

    本章研究了带时变时滞的随机基因调控网络的全局指数稳定性问题,其中时变时滞讨论了可微和不可微的不同情况,随机扰动可以是非线性形式(3.4)或者是线性形式(3.40)。结合Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术,构建了新颖的Lya...[继续阅读]

    基因调控网络在本质上是一个连续的动态系统,即动力系统。它具有如下一些基本的特性。1)随机性[18-21]基因调控网络中的随机特性引起了人们的广泛关注,大量实验表明这种随机特性起着非常关键的作用,它不仅可以影响基因调控网...[继续阅读]