改进的基因调控网络模型：有色噪声下的随机微分方程研究

该论文主要探讨了在基因调控网络研究中的一个重要议题，即如何处理含有色噪声的情况。作者李立晶来自中国矿业大学信息与电气工程学院，针对现实中基因转录调控过程中的非线性和随机性，传统的研究通常假设这个过程伴随有白噪声，然而现实中的噪声并非纯粹的白噪声，这可能导致分析结果的不准确性。为了改进这一问题，论文提出了一种创新的方法。 作者基于经典的定量描述基因调控网络的一阶随机微分方程模型，引入了有色噪声项。这种颜色噪声更接近于实际生物系统中存在的复杂噪声源，考虑到了噪声的多样性。作者利用滑动自回归模型来构建噪声模型，从而创建了一个新的随机微分方程模型，能够更准确地模拟基因调控网络的行为。 论文的核心内容包括实验验证部分，作者利用酵母基因数据对新模型进行了测试，结果显示这种方法在模拟真实基因调控网络时表现出良好的效果。论文还引用了其他研究，如Thattai等人关于噪声对生物多样性和调控机制的影响，以及Chen等人的随机微分方程模型应用，强调了噪声在调控过程中的双面性。 值得注意的是，文献中提到王参军等人研究了Langevin方程中的关联噪声，探究了不同关联时间对转录调节系统的影响，这表明作者的研究是对现有理论的深入和拓展。刘雪梅等人的工作也可能涉及噪声处理的不同策略，这些都为含有色噪声的基因调控网络建模提供了多角度的参考。 这篇论文在基因调控网络的研究中引入了更为精确的噪声模型，对于理解生物系统中非线性随机过程的复杂性具有重要意义，为后续的生物信息学研究提供了新的理论基础和技术手段。