Abstract-Gene regulatoriska nätverk skildrar interaktioner mellan gener, proteiner och andra komponenter i cellen. Dessa interaktioner är ofta stokastiska som kan påverka cellernas beteende. Diskret kemisk masterekvation (dCME) ger en allmän ram för att förstå stokastisk karaktär av dessa nätverk. Men lösa dCME är utmanande på grund av den enorma tillstånd utrymme, en effektiv strategi är att studera beteendet hos enskilda moduler i det stokastiska nätverket. Här använde vi den ändliga buffert dCME-metoden och beräknade direkt det exakta steady state sannolikhetslandskapet för de två stokastiska nätverken av Single Input och Pared Toggle Switch Modules. Det första exemplet är ett omkopplarnätverk bestående av tre gener, och det andra exemplet är ett dubbelt omkopplande nätverk bestående av fyra kopplade gener. Våra resultat visar att komplexa bytesbeteenden i dessa nätverk kan kvantifieras.
Samma metod har använts för att modellera viktiga stokastiska nätverksmotiv som Single Input och Coupled Toggle Switch Modules REF.
Exact computation of probability landscape of stochastic networks of Single Input and Coupled Toggle Switch Modules
{'venue': '2014 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'journal': '2014 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}