Optimizing information flow in Gene Regulatory Networks: a geometric perspective
Miguel Ángel García-Ariza, Alessandro Bravetti, Pablo Padilla, J Roberto Romero-Arias
基因调控网络的动力学受确定性生化反应和分子噪声之间的相互作用支配。 为了了解基因调控网络如何在细胞状态转换过程中处理信息,我们通过在高斯分布的参数空间上的表示来研究从布尔网络模型中衍生的随机动力学,该参数空间配备了Fisher信息度量。 这种重新计算表明,最佳信息传递的轨迹是Kullback-Leibler发散的梯度流。 我们证明,最有效的动力学需要所有节点的等向量衰变率,并且噪声强度定量地决定了初始状态和最终状态之间的潜在分化。 此外,我们表明,最小化生物成本的路径对应于需要噪声抑制的度量大地测量,导致生物无关的确定性动力学。 我们的方法将噪声和衰变率作为蜂窝分化的基本控制参数,为合成网络的分析和设计提供了几何原理。
The dynamics of gene regulatory networks is governed by the interaction between deterministic biochemical reactions and molecular noise. To understand how gene regulatory networks process information during cell state transitions, we study stochastic dynamics derived from a Boolean network model via its representation on the parameter space of Gaussian distributions, equipped with the Fisher information metric. This reformulation reveals that the trajectories of optimal information transfer are ...