合成基因网络非线性动力学的数值模拟和实验研究

合成基因网络在解析复杂基因网络的动力学机制方面发挥了重大作用：它不但代表了基因网络的一般性质，同时也减少了复杂性，因而便于理论研究。研究合成基因网络要考虑到基因表达过程是在非平衡非线性条件下进行的介观尺度的化学过程，具有丰富的非线性行为。本课题用非线性化学的方法研究合成基因网络的动力学行为，重点考察在分岔点附近噪声发挥积极作用的现象- - 随机共振现象。在之前已经得到的合成基因网络内信号随机共振和内噪声随机共振的数值计算结果基础上，继续设计一批不同物种不同功能的合成基因网络模型，用数值模拟方法深入研究外噪声和内涨落的积极效应。同时，设计生物学实验定量验证所得的理论计算结果，一是验证在温度涨落系统中的外噪声引起的内信号随机共振现象，二是验证不同尺度细胞中内涨落引起的内噪声随机共振现象。通过研究可深入了解基因网络的动力学，为生物进化等现象提供理论依据。

项目以合成基因网络为研究对象，通过数值模拟和分子生物学实验等方法构建和完善了非线性动力学模型。研究了基因前馈环的涨落共振现象，发现协同和非协同前馈环的涨落共振峰呈现出完全不同的动力学特点，这一特点可用于区分前馈环的类型。还研究了基因级联网络中负反馈所占比例问题，发现若没有一定数量的负反馈在级联回路中起到调节作用，基因网络的涨落会变得很大，以至于系统不可控制。还构建了一个合成基因网络的电路模型，并对其进行了模拟。此外，本项目还在酵母转录抑制局部基因网络的Tup1突变的动力学研究中应用了非线性方法，从而分析了信号在网络中传递的非线性叠加特征。还应用非线性方法分析了影响水稻育性相关基因对温度的敏感性。通过本项目的开展，对生命体系中应用非线性动力学研究非平衡现象将起到一定的指导作用。