研究亚细胞生化网络的双时刻特征描述
摘要：随着细胞过程建模的概念框架，普通微分方程(ODE)在数学中变得非常普遍，特定的状况要求使用随机模型来捕捉噪声的影响。生物化学网络最常见的随机模型表达形式是化学主方程(CME)。尽管随机模拟是实现CME的一种实用方式，但是分析近似能够更好地揭示噪声的影响。在这方面，二阶矩近似(2MA)是一种有希望的附加方法，包括化学Langevin方程(CLE)和相关的线性噪声近似(LNA)已被广泛接受的分析方法在内。2MA方法直接跟踪平均值和协方差，这两者通常是相互耦合的。这种耦合在CME和CLE中并不明显，并且在LNA和传统ODE模型中被忽略。我们通过允许a)非元素反应和b)相对浓度来扩展之前的2MA派生过程。通常，几个元素反应被单个步骤近似。此外，实际状况通常需要使用相对浓度。我们研究了2MA方法在成熟的裂殖酵母细胞周期模型中的适用性。我们的分析模型可以重现实验中观察到的周期时间聚集效应。这通过MPF的多次重置来解释，这是由于在G2/M转化过程中平均值和协方差之间的耦合造成的。
作者：Mukhtar Ullah, Olaf Wolkenhauer
论文ID：0809.0773
分类：Subcellular Processes
分类简称：q-bio.SC
提交时间：2009-04-02