DOI: https://doi.org/10.1103/2b12-3vrx
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41765826
تاريخ النشر: 2026-01-14
المؤلف: Timur Aslyamov وآخرون
الموضوع الرئيسي: تحليل الشبكات التنظيمية الجينية
نظرة عامة
يقدم القسم نظرة عامة على نظرية التذبذبات الماكروسكوبية الغاوسية، والتي تعتبر أساسية لفهم الضوضاء في أنظمة غير متوازنة متنوعة. يستخرج المؤلفون علاقات التذبذب-الاستجابة الدقيقة التي تربط كثافة الطيف الترددي للتذبذبات الثابتة بالاستجابة الخطية للحالات المستقرة غير المتوازنة. يمكن تحديد هذه العلاقات تجريبياً، مما يسمح بإعادة بناء نواة الديناميات الخطية ومصفوفة الانتشار، وبالتالي توضيح الميزات الرئيسية للنظرية الغاوسية.
علاوة على ذلك، يتم تطبيق النظرية على الشبكات التنظيمية الجينية المميزة بالتغذية الراجعة السلبية. يقدم المؤلفون تحليلاً صريحاً للضوضاء الداخلية والخارجية ضمن كثافة الطيف الترددي لأي تكوين شبكة، بما في ذلك تحليل الارتباطات المتقاطعة. يعزز هذا العمل فهم ديناميات الضوضاء في الأنظمة البيولوجية ويقدم إطاراً لتحليل التفاعلات المعقدة ضمن الشبكات التنظيمية الجينية.
DOI: https://doi.org/10.1103/2b12-3vrx
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41765826
Publication Date: 2026-01-14
Author(s): Timur Aslyamov et al.
Primary Topic: Gene Regulatory Network Analysis
Overview
The section presents an overview of Gaussian macroscopic fluctuation theory, which is essential for understanding noise in various nonequilibrium systems. The authors derive exact fluctuation-response relations that connect the power spectral density of stationary fluctuations to the linear response of stable nonequilibrium steady states. These relations can be experimentally determined, allowing for the reconstruction of the kernel of the linearized dynamics and the diffusion matrix, thereby elucidating key features of the Gaussian theory.
Furthermore, the theory is applied to gene regulatory networks characterized by negative feedback. The authors provide an explicit decomposition of internal and external noise within the power spectral density for any network configuration, including the analysis of cross-correlations. This work enhances the understanding of noise dynamics in biological systems and offers a framework for analyzing complex interactions within gene regulatory networks.