The Dynamics of Canalizing Boolean Networks
The Dynamics of Canalizing Boolean Networks
复制标题
疏导布尔网络的动力学
DOI：
10.1155/2020/3687961
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
2.3
通讯作者：
Laubenbacher, Reinhard
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Paul, Elijah;Pogudin, Gleb;Qin, William;Laubenbacher, Reinhard
布尔网络是计算生物学中一种流行的建模框架，用于捕捉分子网络的动态，如基因调控网络。已经观察到，这种网络的许多已发表的模型是由监管规则定义的，该监管规则驱动具有某些所谓的经典化属性的动态。在这篇文章中，我们用解析方法和模拟研究了具有这种性质的随机布尔网络的动力学。从我们的模拟中，我们观察到开道化深度越高的布尔网络通常具有更少的吸引子，吸引子越小，盆地越大，这意味着模型的稳定性和稳健性。这些特性与许多生物应用有关。此外，我们的结果表明，从吸引子结构的角度来看，与相对较小的正槽化深度相比，高的槽化深度对动力学的影响非常小。受这些观察的启发，我们对开化深度为1(即最小正深度)的随机布尔网络的吸引子结构进行了数学研究。对于任意正整数ℓ，我们给出了任意状态随机布尔网络中长度为ℓ的吸引子的期望个数极限的显式公式。
Boolean networks are a popular modeling framework in computational biology to capture the dynamics of molecular networks, such as gene regulatory networks. It has been observed that many published models of such networks are defined by regulatory rules driving the dynamics that have certain so‐called canalizing properties. In this paper, we investigate the dynamics of a random Boolean network with such properties using analytical methods and simulations. From our simulations, we observe that Boolean networks with higher canalizing depth have generally fewer attractors, the attractors are smaller, and the basins are larger, with implications for the stability and robustness of the models. These properties are relevant to many biological applications. Moreover, our results show that, from the standpoint of the attractor structure, high canalizing depth, compared to relatively small positive canalizing depth, has a very modest impact on dynamics. Motivated by these observations, we conduct mathematical study of the attractor structure of a random Boolean network of canalizing depth one (i.e., the smallest positive depth). For every positive integerℓ, we give an explicit formula for the limit of the expected number of attractors of lengthℓin ann‐state random Boolean network asngoes to infinity.
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