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基因组编码了成千上万种基因,而这些基因的产物蛋白质是细胞生存和各种各样细胞功能实现的必要条件。这些蛋白质在细胞生理活动中出现的数量和时间形式对于生命过程很重要。基因调控网络就是用以决定这些蛋白质产生水平的。基因调控网络就是一些分子以及它们的相互作用的集合,它们共同决定了蛋白质的丰富多样性。很多细胞生理过程都要受到调控网络的影响。
实验手段的进步使得大规模地研究基因调控网络成为可能并且能够揭示基因调控的机制。因此生物学家必须理解极为复杂的网络并且分析整合大量实验数据。这些挑战的关键在于计算工具。这些工具可以回答各种各样的问题:系统在不同条件下可以展现的所有动力学行为都有哪些?如果系统的某些部分损坏的话系统的动力学行为会出现什么样的变化?系统在一些极端的条件下是否鲁棒?
人们使用各种各样的动力学工具来分析基因调控网络。为了理解并调控网络依赖于具体时间和精确的分子浓度的行为,人们使用了连续模型。非线性耦合的微分方程经常用以描述调控网络的动力学行为。如果这些方程的维数大于等于3那么混沌就有可能出现。然而,人们之前的研究工作发现混沌及其稀少,甚至从未在三节点基因调控网络中发现混沌的存在。在我们的工作中,将系统研究基因调控网络中的混沌行为。我们得出了结论:只有通过不同振荡模式相当强度的竞争混沌才有可能出现。一些严格的拓扑结构、参数、初值条件的要求使得混沌极为罕见。当理解了这些因素时,我们可以非常容易地发现基因调控网络中存在的混沌现象。可以产生混沌的调控网络必须满足一些基本的条件。我们发展了主超前相位驱动和作用强度的方法用来描述和刻画混沌运动。我们定义了混沌基本单元,一些出现频率很高的基本单元也就是混沌模体可以被计算出来。
我们希望这些发现可以对基因调控网络中的复杂非线性动力学和斑图信息产生一些启发,并且更好地理解由于基因调控作用产生的生理学功能。