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Stochastic perturbation theory and its application to complex biological networks a quantification of systematic features of biological networks.

机译:随机扰动理论及其在复杂生物网络中的应用是对生物网络系统特征的量化。

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摘要

The primary objective of this thesis is to make a quantitative study of complex biological networks. Our fundamental motivation is to obtain the statistical dependency between modules by injecting external noise. To accomplish this, a deep study of stochastic dynamical systems would be essential. The first chapter is about the stochastic dynamical system theory. The classical estimation of invariant measures of Fokker-Planck equations is improved by the level set method. Further, we develop a discrete Fokker-Planck-type equation to study the discrete stochastic dynamical systems. In the second part, we quantify systematic measures including degeneracy, complexity and robustness. We also provide a series of results on their properties and the connection between them. Then we apply our theory to the JAK-STAT signaling pathway network.
机译:本文的主要目的是对复杂的生物网络进行定量研究。我们的基本动机是通过注入外部噪声来获得模块之间的统计依赖性。为此,对随机动力学系统的深入研究将是必不可少的。第一章是关于随机动力系统的理论。通过水平集方法改进了Fokker-Planck方程不变性度量的经典估计。此外,我们建立了一个离散的Fokker-Planck型方程来研究离散的随机动力系统。在第二部分中,我们量化了包括退化,复杂性和鲁棒性在内的系统措施。我们还提供了有关它们的属性以及它们之间的联系的一系列结果。然后,我们将我们的理论应用于JAK-STAT信号通路网络。

著录项

  • 作者

    Li, Yao.;

  • 作者单位

    Georgia Institute of Technology.;

  • 授予单位 Georgia Institute of Technology.;
  • 学科 Applied mathematics.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2012
  • 页码 158 p.
  • 总页数 158
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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