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首页> 外文会议>International Conference on the Simulation and Synthesis of Living Systems; ; >A Nonlinear Continuous Stochastic Model for Genetic Regulatory Networks. Caveats for Microarray Data Analysis
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A Nonlinear Continuous Stochastic Model for Genetic Regulatory Networks. Caveats for Microarray Data Analysis

机译：遗传调控网络的非线性连续随机模型。微阵列数据分析的注意事项

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We analyze stochastic dynamics of genetic regulatory networks using the system of nonlinear differential equations. The system of S-functions is applied to capture the role of RNA polymerase in the transcription-translation mechanism. Combining the center manifold theorem of nonlinear dynamics with probabilistic properties of the chemical rate equations, we derive a system of stochastic differential equation which is analytically tractable despite high dimension of the regulatory network. Using the stationary solutions of these equations, we explain the apparently paradoxical results of some recent time-course microarray experiments where mRNA transcription levels are found to only weakly correlate with the corresponding transcription rates. Combining analytical and simulation approaches, we determine a set of relations between the size of a regulatory network, its structural complexity, and chemical variability in the protein-mRNA system.
机译：我们使用非线性微分方程系统分析遗传调控网络的随机动力学。 S功能系统可用于捕获RNA聚合酶在转录翻译机制中的作用。将非线性动力学的中心流​​形定理与化学速率方程的概率性质相结合，我们得出了一个随机微分方程系统，尽管调节网络规模较大，但该系统在分析上仍然易于处理。使用这些方程式的平稳解，我们解释了一些最近的时程微阵列实验的明显矛盾的结果，在该实验中，发现mRNA的转录水平仅与相应的转录速率弱相关。结合分析和模拟方法，我们确定了调节网络的大小，其结构复杂性以及蛋白质-mRNA系统中化学变异性之间的一组关系。

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