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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
背景：生物系統對突變的穩健性及其演化受到其生存空間結構的影響，即其可發揮其功能的生化參數空間區域。在具有大量生化參數的系統中，具有潛在複雜幾何形狀的可行區域僅佔整個參數空間的一小部分。這阻礙了基於「強力」或高斯採樣的可行空間的探索。結果：我們在這裡提出了一種新穎的演算法來有效地表徵可行空間。該演算法結合了參數空間的全局和局部探索。全球探索涉及非平衡自適應大都會蒙特卡羅方法，旨在識別連接不良的可行區域。然後，局部探索透過我們稱為基於多重橢球體的採樣的方法對這些區域進行詳細採樣。我們的演算法有效地探索不同測試問題的非凸和連接不良的可行區域。最重要的是，它的計算量與維數呈線性關係，而「強力」採樣則顯示對維數呈指數依賴性。我們也將該演算法應用於具有正回饋環和負回饋環的生化振盪器的簡化模型。該模型的可行空間的詳細特徵捕捉了眾所周知的晝夜節律振盪器的結構特性。具體來說，我們發現具有必要的負回饋迴路和非必要的正回饋迴路的模型拓樸提供了最穩健的固定週期振盪。此外，該模型的可行空間的連通性表明，具有不同拓撲結構的生化振盪器可以相互演化。結論：我們的演算法允許對複雜生物電路的高維、非凸和連接不良的可行空間特徵進行有效分析。它允許系統地使用魯棒性作為模型區分的工具。