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Dynamics of gene regulat.ry net.orks wit. st.chast.c propensit.es

Int.rnat.onal Journal of Biomat.emat.cs 2018年第3期11卷 23-35页

作者： O. Akman t. comar A. L. Harris D. Hrozencik Y. Li Depart.ent.of Mat.emat.cs Illinois State University Normal IL USA Depart.ent.of Mat.emat.cs Benedictine University Lisle IL USA Depart.ent.of Physics Illinois State University Normal IL USA Depart.ent.of Mat.emat.cs Chicago State University Chicago IL USA

Gene regulat.ry net.orks （GRNs） cont.ol t.e product.on of prot.ins in cells. It.is well-known t.at.t.is process is not.det.rminist.c. Numerous st.dies employed a non- det.rminist.c t.ansit.on st.uct.re t. model t.ese net.orks. However, it.is not.realist.c t. expect.st.t.-t.-st.t. t.ansit.on probabilit.es t. remain const.nt.t.roughout.an organ- ism＇s lifet.me. In t.is work, we focus on modeling GRN st.t. t.ansit.on （edge） variabilit. using an ever-changing set.of propensit.es. We suspect.t.at.t.e source of t.is variat.on is due t. int.rnal noise at.t.e molecular level and can be modeled by int.oducing addi- t.onal st.chast.cit. int. GRN models. We employ a bet. dist.ibut.on, whose paramet.rs are est.mat.d t. capt.re t.e pat.ern inherent.in edge behavior wit. minimum error. Addit.onally, we develop a met.od for obt.ining propensit.es from a pre-det.rmined net.ork.

关键词： Molecular noise net.ork simulat.on bet. dist.ibut.on

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