基于布尔量化的基因调控网络建模与动力学研究

By constructing more precisely the gene regulatory network model, i.e., the generalized asynchronous Boolean (control) networks under the disturbance of external/internal random factors, using the combination of theory and experiment, the study will conduct as follows: Using the semi-tensor product, obtain the linear representations of Boolean networks, and provide unified formula of network state transition matrix. Some necessary and sufficient condition about the fixed points and loose attractors will be provided and algorithms to find all of attractors and their attration basins will be given, by investigating the dynamical behaviors of the generalized asynchronous Boolean networks. Via different kinds of controls, the controllability of the asynchronous Boolean control networks is analytically discussed by revealing the reachable sets and providing the algorithm of control path to reach a given goal state of maximum probability. Thereafter, establish the topology model of the large scale real gene regulatory networks based on the sub blocks of the simple network control cycle through growth, preferential attachment and inverse renormalization methods. Hence, study its topological structure, the propagation dynamics and community structure..The gene regulatory network is a network composed of interactions involved in gene regulation of protein, RNA, DNA, etc. They are important signal networks in cells. This study will help to further explain the physiological basis and regulation mechanism, reveal the mechanism of the molecular network and the rules of the information processing, and understand the life phenomena in the system framework.

构建更为精细的基因调控网络模型——外部/内部随机因素干扰下的广义异步布尔（控制）网络，利用理论和实验相结合的方法，开展如下研究：利用矩阵半张量积，实现布尔网络的线性化，提出网络状态转移矩阵的统一公式；研究广义异步布尔网络的动力学，给出判定任意长度吸引子的充要条件，提出在状态空间搜索全部吸引子和对应吸引域的算法；利用多种控制方法，研究异步布尔控制网络的可控性，给出系统概率可达状态集合和到达概率最大目标状态所需控制路径的算法。在此基础上，以简单网络调控环路为子块，通过增长、择优连接和逆重整化方法，建立真实大尺度基因调控网络拓扑模型，研究其拓扑结构特征、传播动力学和社团结构划分。.基因调控网络是由参与基因调控的蛋白质、RNA、DNA等组成的相互作用网络，是细胞中重要的信号网络。本研究有助于进一步阐述其生理学基础及调控机制，揭示分子网络的作用机理和信息处理规律，在系统的框架下认识生命现象。

基因调控网络（Gene Regulatory Networks,GRNs）是由参与基因调控的蛋白质、RNA、DNA等组成的相互作用网络，是细胞中重要的信号网络。因此，对GRNs的研究有助于进一步阐述其生理学基础及调控机制，揭示分子网络的作用机理和信息处理规律。本项目构建了外部/内部随机因素干扰下的广义异步布尔（控制）网络模型，利用理论和实验相结合的方法，开展了如下研究：利用矩阵半张量积，实现布尔网络的线性化，提出网络状态转移矩阵的统一公式；研究广义异步布尔网络的动力学，给出判定任意长度吸引子的充要条件，提出在状态空间搜索全部吸引子和对应吸引域的算法；利用多种控制方法，研究异步布尔控制网络的可控性，给出系统概率可达状态集合和到达概率最大目标状态所需控制路径的算法。在此基础上，以简单网络调控环路为子块，通过增长、择优连接和逆重整化方法，建立真实大尺度基因调控网络拓扑模型，研究其拓扑结构特征、传播动力学和社团结构划分。.布尔网络（Boolean Networks,BNs）理论已为GRNs建模与分析提供了重要的数学手段，本项目的研究有助于认识疾病产生的机理，对于揭开生命之谜及疾病的诊断和治疗具有重要的帮助，其成果将对在系统生物学的框架下认识生命现象产生重要的影响。.上述研究已获批2020年国家科学技术学术著作出版基金，即将在科学出版社出版学术专著1部；在国际期刊发表SCI索引论文24篇，项目负责人入选2018和2020年全球高被引科学家，2016-2019年中国高被引学者。获发明专利授权7件（国际5件，中国2件），软件著作权1件，8件专利实现了技术转让，1件获大连市专利奖。培养了博士研究生8人，硕士研究生12人。鉴于项目负责人在混沌密码学理论创新性研究方面做出的突出贡献，2019年连任中国密码学会混沌保密通信专业委员会副主任。