सैद्धांतिक और कम्प्यूटेशनल विज्ञान जर्नल
खुला एक्सेस

अमूर्त

जटिल मॉडल जीन विनियामक नेटवर्क में गतिशील व्यवहार की भविष्यवाणी में जीनोटाइप की भूमिका

गार्टे एस और अल्बर्ट ए

जीन विनियामक नेटवर्क (जीआरएन) के मॉडल जैविक नियंत्रण नेटवर्क के अत्यधिक जटिल व्यवहार के कई पहलुओं को समझने के लिए उपयोगी साबित हुए हैं। कई जीनोटाइपिक मापदंडों के एक फ़ंक्शन के रूप में गतिशील फेनोटाइप पर डेटा उत्पन्न करने के लिए प्रयोगात्मक सिमुलेशन में यादृच्छिक रूप से उत्पन्न गैर-बूलियन नेटवर्क का उपयोग किया गया था। हमने परिकल्पना की कि नेटवर्क जीनोटाइप का टोपोलॉजिकल घटक गणितीय सूत्रों की खोज में बाधा बन सकता है जो कुछ फेनोटाइपिक मापदंडों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। हमारे डेटा उस परिकल्पना का समर्थन करते हैं। हमने टोपोलॉजिकल जीनोटाइप (TGE) के प्रभाव को परिमाणित किया और सरल और जटिल बहु-जीन नेटवर्क में कई गतिशील फेनोटाइप पर इसके प्रभाव को निर्धारित किया। ऐसी स्थितियों के लिए जहां TGE कम था, नेटवर्क जीन की संख्या, अंतःक्रिया घनत्व और प्रारंभिक स्थितियों के आधार पर अच्छी सटीकता के साथ कुछ फेनोटाइप की भविष्यवाणी करने के लिए सूत्रों का अनुमान लगाना संभव था। इन गणितीय संबंधों के निर्माण के अलावा, हमें कई गतिशील गुण मिले, जिनमें जटिल दोलन व्यवहार शामिल हैं, जो काफी हद तक जीनोटाइप टोपोलॉजी पर निर्भर थे, और जिनके लिए ऐसे कोई सूत्र निर्धारित नहीं किए जा सकते थे। जीन अभिव्यक्ति अवस्था के एकीकृत माप के लिए, हमने कई प्रकार के दोलन पैटर्न देखे, जिनमें स्थिर, आवधिक चक्रण जिसमें अवधि की एक विस्तृत विविधता, अनियमित चक्रण और स्पष्ट अराजक गतिशीलता शामिल है। यह निर्धारित किया जाना बाकी है कि क्या ये परिणाम जैविक जीन विनियामक नेटवर्क पर लागू होते हैं।