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    時(shí)滯基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與分叉分析

    2018-05-22 00:42:27王寶賢
    關(guān)鍵詞:特征方程時(shí)滯調(diào)控

    吳 燕 王寶賢

    (三峽大學(xué) 理學(xué)院,湖北 宜昌 443002)

    基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)強(qiáng)大的動力系統(tǒng).它描述了基因(mRNA)和蛋白質(zhì)(Protein)之間的聯(lián)系.近些年,隨著科學(xué)技術(shù)研究的不斷進(jìn)步,基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)在生物醫(yī)學(xué)、工程科學(xué)、化學(xué)及數(shù)學(xué)領(lǐng)域異軍突起[1-4].

    眾所周知,生物體對外部信號的響應(yīng)是通過由基因網(wǎng)絡(luò)的高連通性和復(fù)雜性實(shí)現(xiàn)的基因預(yù)編碼響應(yīng)所實(shí)現(xiàn)的.細(xì)胞內(nèi)脫氧核糖核酸形成染色體,包含了生物體隨外界環(huán)境生長所需要的各種信息,與有機(jī)體中的復(fù)雜機(jī)制、生理調(diào)節(jié)等功能密切相關(guān),因此它在生物醫(yī)學(xué)方面扮演著重要的角色[4].從生物角度來看,穩(wěn)定性和時(shí)滯是基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)重要性質(zhì).文獻(xiàn)[5]研究了基于時(shí)滯獨(dú)立的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,文獻(xiàn)[6]研究了隨著時(shí)滯變化環(huán)狀基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與分叉分析.文獻(xiàn)[7]研究了混合時(shí)滯下的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與分叉分析.文獻(xiàn)[3]研究了混合控制下時(shí)滯的微積分基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的分叉分析等.基于嚴(yán)密的理論分析和數(shù)學(xué)數(shù)值實(shí)驗(yàn),它已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展.再如,基因開關(guān)[8]、抑制網(wǎng)絡(luò)[9]、單時(shí)滯[6,10]等.這些實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,數(shù)學(xué)模型對于研究活生物體的結(jié)構(gòu)、洞察基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì),進(jìn)而提取基因信息等無疑是一個(gè)強(qiáng)大的工具.

    1 基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型

    對于混合的調(diào)節(jié)機(jī)制,采用一種基因-蛋白質(zhì)組結(jié)構(gòu)建立數(shù)學(xué)模型,因此給出混合調(diào)控機(jī)制如下[11]:

    (1)

    因此,當(dāng)θ=0時(shí)系統(tǒng)(1)可簡化為以下形式:

    (2)

    引理1[13]若f是分諧波函數(shù),則

    引理2[14]設(shè)A,B,C,D都是n×n矩陣,且|A|≠0,AC=CA,則有

    2 特征方程的建立和穩(wěn)定性分析

    每一個(gè)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)都是自生的動力系統(tǒng),對應(yīng)函數(shù)并非總是平衡狀態(tài).在基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中平衡點(diǎn)的存在條件對其模型的動態(tài)行為有很重要的影響.在進(jìn)行更深的穩(wěn)定性分析之前,首先討論特征方程及其平衡點(diǎn)的求解.為了簡化,設(shè)G為以下矩陣:

    (3)

    (4)

    其中s∈C代表特征值,C是所有復(fù)數(shù)的集合.進(jìn)一步化簡得

    (5)

    于是系統(tǒng)(4)的特征方程為:

    其中A=diag(a1,a2,…,an),C=diag(c1,c2,…,cn),D=diag(-d1e-sτ1,-d2e-sτ2,…,-dne-sτn)都是對角矩陣,T=(Tij)n×n=(-Gijkje-sτj)n×n,In是n×n的單位矩陣.由引理2得

    Δ(s)=det((sIn+A)(sIn+C)-DT)=

    對上述矩陣進(jìn)行如下分塊:

    其中A1=(s+a1)(s+c1),B1=(-die-sδ1T12-d1e-sδ1T13,…,-d1e-sδ1T1n),C1=(-d2e-sδ2T21,-d3e-sδ3T31,…,-dne-sδnTn1)T,D1=diag((s+a2)·(s+c2),…,(s+an)(s+cn)).因此,特征方程為

    (6)

    通過觀察,得到等式:e-s(δ1+δi)T1iTi1=G1iGi1·e-s(τ1+τi+δ1+δi)k1ki,方程(6)左右兩邊同時(shí)乘以多項(xiàng)式:es(τ1+δ1)es(τ2+δ2)…es(τn+δn),得

    (7)

    令αi=d1diG1iGi1k1ki,得

    (8)

    定義1稱基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)(2)局部時(shí)滯無關(guān)穩(wěn)定的,若對任意的離散時(shí)滯τi,δi≥0,i=1,2,…,n,特征方程(6)的所有特征根都有負(fù)實(shí)部.

    定理1若γ>1,則對任意的離散時(shí)滯τi,δi≥0,i=1,2,…,n,基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)(2)不穩(wěn)定;若γ=1,網(wǎng)絡(luò)(2)出現(xiàn)鞍結(jié)點(diǎn)分叉.

    證明:令s=0,

    因此當(dāng)γ=1時(shí),Δ1(0)=0,即s=0是特征方程(8)的根.當(dāng)γ>1,則有

    因Δ1(s)為s的連續(xù)函數(shù),由介值定理可知,Δ1(s)至少有一個(gè)正實(shí)根s0,使得Δ1(s0)=0成立.定理得證.

    (9)

    |Δ1(s)|=|g(s)-M(s)|≥|g(s)|-|M(s)|>0

    (10)

    式(10)意味著任意復(fù)數(shù)的非負(fù)實(shí)部對應(yīng)特征方程沒有根.等價(jià)地,對于任何離散時(shí)滯,特征方程(8)的所有特征根都有負(fù)實(shí)部,根據(jù)定義1,基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)(2)局部時(shí)滯無關(guān)穩(wěn)定,故得證.

    上面已討論了有時(shí)滯的基因網(wǎng)絡(luò)的分叉分析.通過觀察可以發(fā)現(xiàn),不帶時(shí)滯時(shí)對應(yīng)的結(jié)果與有時(shí)滯時(shí)相同,這里不再重述.

    3 數(shù)值仿真

    基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)表現(xiàn)取決于其結(jié)構(gòu)大小、生化參數(shù)和平衡點(diǎn).取節(jié)點(diǎn)n=3,分別作如圖1所示結(jié)構(gòu)的兩個(gè)模型,符號|→表示抑制作用,→表示催化作用.首先對于圖1(a),3個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)模型為:

    (11)

    圖1 兩種基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

    圖2 圖1(a)結(jié)構(gòu)模型的基因mRNA濃度與蛋白質(zhì)濃度隨時(shí)間t的變化曲線

    由圖2可知,隨著時(shí)間的變化,系統(tǒng)狀態(tài)逐漸趨于穩(wěn)定.對于圖1(b),3個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)模型為:

    圖3 圖1(b)結(jié)構(gòu)模型的基因mRNA濃度與蛋白質(zhì)濃度隨時(shí)間t的變化曲線

    由圖3可看出,最終系統(tǒng)狀態(tài)重合成4條曲線然后達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài).

    4 結(jié) 論

    參考文獻(xiàn):

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    [3] Chengdai Huang, Jinde Cao, Min Xiao. Hybrid Control on Bifurcation for a Delayed Fractional Gene Regulatory Network[J]. Chaos, Solitons and Fractals, 2016,87:19-29.

    [4] 劉 艷. 基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析和重建[D].南京:南京理工大學(xué), 2004:1-3.

    [5] FangXiang Wu. Delay-independentent Stability of Genetic Regulatory Networks[J]. IEEE Trans on Neural Netw., 2011,22(11):1685-1687.

    [6] FangXiang Wu. Stability and Bifurcation of Ring-structured Genetic Regulatory Networks with Time Delays[J]. IEEE Trans on Circuits and Systems-I:Regular Papers, 2012,59(6):1312-1315.

    [7] Guang Ling, Zhi-Hong Guan, Rui-Quan Liao, et al. Stability and Bifurcation Analysis of Cyclic Genetic Regulatory Networks with Mixed Time Delays[J]. SLAM J.Applied Dynamical systems, 2015,14(1):202-220.

    [8] Hyung Ju Hwang, Juan J. L. Velzquez. Bistable Stochastic Biochemical Networks:Highly Specific Systems with Few Chemicals[J]. J Math Chem., 2013,51:1343-1375.

    [9] Michael B. Elowitz, Stanislas Leibler. A Synthetic Oscillatory Network of Transcriptional Regulators[J]. Nature, 2000,403:335-338.

    [10] Luonan Chen. Stability of Genetic Regulatory Networks with Time Delay[J]. IEEE Trans on Circuits and Systems-I:Fundamental Theory and Applications, 2002,49(5):602-606.

    [11] Zhengxia Wang, Guodong Liu, Yanhong Sun, et al. Robust Stability of Stochastic Delayed Genetic Regulatory Networks[J]. Cogn Neurodyn, 2009(3):271-280.

    [12] Guopeng Zhou, Jinhua Huang, Fengxia Tian, et al. Sufficient and Necessary Conditions for Lyapunov Stability of Genetic Networks with SUM Regulatory Logic[J]. Cogn Neurodyn, 2015(9):447-458.

    [13] Stephen Boyd. Subharmnic Functions and Performance Bounds on Linear Time-invariant Feedback Systems[J]. IMA Journal of Mathematical Control & Information, 1985(2):153-170.

    [14] 王萼芳,石生明.高等代數(shù)[M].4版.北京:高等教育出版社,2015:193-204.

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