基因调控网络的混杂特性分析与控制研究

Hybrid characteristics is one of the important features of genetic regulatory networks, which is embodied in multiple aspects including the heterogeneities of nodes, the diversities of regulation mechanisms, the dynamic changes of the topologies and the coupling of multi-dimensions of dynamic evolution. This is the fundamental reason of complex biological phenomena. This program will study the problem of analysis and control of hybrid characteristics for genetic regulatory networks. The main contents are as follows. The algorithm of processing and analyzing the hybrid data from the gene expression will be proposed, and the regulation mechanisms among genes will be identified. Combining with the hybrid differential modeling, the hybrid dynamic models which consist of multiple dimensions and can reflect the hybrid characteristics will be established from different levels. Various dynamics in multiple temporal dimensions and the dimensions involving both the temporal one and the spatial one will be investigated. The influence of the fractional order，diffusion strength and small molecules on the hybrid dynamics of isolated gene networks will be studied. The relationships among the hybrid dynamic behaviors, the coupling effect and the network noises will be revealed for the coupled networks. The delayed feedback control, event-triggered control and intermittent control will be developed for the networks, which contribute to realizing hybrid behaviors, including adjusting multiple bifurcations and realizing group synchronization among networks. The study of this project will provide powerful explanations and methods support for the evolution mechanisms and control interventions of complex patterns of genetic regulatory networks, and it will also provide theoretical references for us to explore the complex biological phenomena of real world.

混杂性是基因调控网络的重要特性之一，体现在节点异质、调控机制多样、拓扑动态变化以及动力学演化多维度耦合等方面，是生命现象复杂多样的基本原因。本项目针对基因调控网络混杂特性的分析与控制问题展开研究。主要内容包括：提出处理和分析基因表达混杂数据的算法，识别基因之间的调控机制，结合混合微分模拟形式，从不同层面建立反映基因调控网络混杂特性的多维度耦合的混杂动力学模型；从多时间尺度、时空多维度综合研究网络呈现的多种动态特性，分析孤立网络中分数阶微分阶次、空间扩散强度、小分子等对混杂动力学的影响，揭示耦合网络的混杂动力学与网络耦合作用、网络噪声等之间的关联；研究时滞反馈控制、事件驱动控制和间歇控制，调节网络内部的多种分岔，并保证网络之间分组同步等混杂行为的控制实现。本项目的研究将为基因调控网络复杂动力学的演化机制和控制干预提供有力的解释和方法支撑，也为探究现实世界复杂的生命现象提供理论参考。

现实世界中生命现象的复杂特征是基因调控网络混杂特性的集中体现。研究基因调控网络的混杂动力学特性有助于揭示产生多样生命现象的内在机制。本项目首先考虑基因节点的差异、基因之间调控方式的差异以及调控及时性的差异等因素，构建了异质的基因调控网络动力学模型，针对所建立的模型研究了其产生的多稳定、周期振荡等多种动力学，基于局部稳定性理论给出了平衡态局部稳定和网络产生多种分岔的条件，定量地分析了基因调控网络的混杂动态特性与时延、生化参量、耦合作用等因素之间的关系。另外，从复杂网络动态系统的角度进行了研究，判断准周期吸引子、多混沌吸引子、无穷多隐藏吸引子等的存在性，展示了吸引子的形态和多样动力学的演化过程，定性地分析了系统参量和初始条件等对系统动态行为的影响。然后，考虑到基因调控网络集群中协同行为的多样性，本项目研究了网络的多样协同动力学行为的控制算法设计，包括同步控制、多一致性控制、聚集控制。针对系统包含未知参量的情形，设计自适应的反馈策略，并利用估计器来估计未知参量，实现了系统的同步控制；研究了网络集群的静态多一致性和动态多一致性，针对不同的多一致控制目标设计了多一致协议矩阵和相应的多一致控制协议，并给出了网络实现渐进多一致的图条件和代数条件；研究了网络的聚集控制，设计了基于近似投影的和暂态行为满足特定约束的聚集控制算法。本项目的研究成果拓展了基因调控网络混杂动态特性的研究思路并为基因调控网络集群的多协同动力学的研究提供了方法支撑，为探索复杂生命现象的内在机制提供了理论依据。