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Designing biological network motif-based controllers by reverse engineering Hill function-type models from linear models
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AI
DOI：10.1098/rsif.2024.0811.png)
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摘要
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完美适应，即在不干扰的情况下调节并维持基因表达至期望值的能力，在生物体的发育过程中具有重要意义。构建生物控制器以赋予工程化生物系统此类完美适应能力是合成生物学的一个关键目标。基于模型的探索方法在合成电路的设计中已被证明是有效的。然而，利用非线性模型（如Hill函数）对控制器特性进行理论分析仍然具有挑战性，而线性模型的使用则无法捕捉基因表达系统的固有非线性动力学特性。在此，我们提出了一种反向工程方法，通过分析线性模型来推断非线性Hill函数型模型的动力学参数，并将我们的方法应用于控制器设计，以实现完美适应。聚焦于三种基于生物网络基序的控制器，我们通过模拟演示了所提方法在结合线性系统理论与非线性建模来设计能够实现完美适应的多基因电路方面的有效性。鉴于Hill函数在描述生物调控网络动力学方面的广泛应用，我们预期所提出的反向工程方法将有利于广泛系统和合成生物学应用。
Keyword:
Hill function
biological network motif
feedback control
perfect adaptation
期刊
IF:
3.5
论文数:
4.8K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
A genetic mammalian proportional-integral feedback control circuit for robust and precise gene regulation遗传哺乳动物比例积分反馈控制电路，用于稳健和精确的基因调控
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