Statistical physics of a model binary genetic switch with linear feedback.
Statistical physics of a model binary genetic switch with linear feedback.
复制标题
具有线性反馈的模型二元遗传开关的统计物理学。
DOI：
10.1103/physreve.79.031923
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Visco P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Visco P
我们研究了一个简单的基因调控网络的统计特性，该网络提供了细胞群内的异质性。该网络由二元遗传开关组成，其中两个开关状态之间的随机翻转由“翻转”酶介导。开关状态和翻转速率之间的反馈由线性反馈机制提供：翻转酶仅在开关状态下产生，并且转换速率线性取决于酶的拷贝数。这项工作概括了 Visco [Phys.莱特牧师。 101, 118104 (2008)]到更广泛的线性反馈系统。我们提出了一个完整的分析解决方案，用于酶分子在开启和关闭状态下的数量的稳态统计，对于酶可以介导任一方向翻转的一般情况。对于这种一般情况，我们还求解翻转时间分布，与统计物理学中的首次通过和持久性问题建立联系。我们表明统计数据是非泊松分布的，导致翻转时间分布出现峰值。这种峰值的出现被分析为参数空间的函数。我们提出了针对初始条件的两个相关选择测量的翻转时间分布之间的关系。我们还引入了相关性测量，并用它来表明该模型可以表现出长期的时间相关性，从而提供细胞记忆的原始形式。受 DNA 复制以及涉及基因复制的进化机制的推动，我们研究了同一细胞中两个开关的情况。这导致两个开关之间存在相关性；这些可以是正值，也可以是负值，具体取决于参数体系。
We study the statistical properties of a simple genetic regulatory network that provides heterogeneity within a population of cells. This network consists of a binary genetic switch in which stochastic flipping between the two switch states is mediated by a “flipping” enzyme. Feedback between the switch state and the flipping rate is provided by a linear feedback mechanism: the flipping enzyme is only produced in the on switch state and the switching rate depends linearly on the copy number of the enzyme. This work generalizes the model of Visco [Phys. Rev. Lett. 101, 118104 (2008)] to a broader class of linear feedback systems. We present a complete analytical solution for the steady-state statistics of the number of enzyme molecules in the on and off states, for the general case where the enzyme can mediate flipping in either direction. For this general case we also solve for the flip time distribution, making a connection to first passage and persistence problems in statistical physics. We show that the statistics are non-Poissonian, leading to a peak in the flip time distribution. The occurrence of such a peak is analyzed as a function of the parameter space. We present a relation between the flip time distributions measured for two relevant choices of initial condition. We also introduce a correlation measure and use this to show that this model can exhibit long-lived temporal correlations, thus providing a primitive form of cellular memory. Motivated by DNA replication as well as by evolutionary mechanisms involving gene duplication, we study the case of two switches in the same cell. This results in correlations between the two switches; these can be either positive or negative depending on the parameter regime.
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