[论文解读] A globally attractive cycle driven by sequential bifurcations containing ghost effects in a 3-node yeast cell cycle model

Fangting Li, Mingyang Hu+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 18, 2013

Gene Regulatory Network Analysis参考文献 30被引用 4

一句话总结

本研究提出了一种3节点简化模型，用于描述 budding yeast 细胞周期，该模型表现出全局鲁棒性，并通过具有“鬼效应”的鞍结分岔实现顺序相变。鬼效应延长了事件持续时间，并在状态空间与参数空间中实现模块化，确保在受到扰动时，DNA复制和有丝分裂阶段仍能稳定、不可逆地推进。

ABSTRACT

Yeast cells produce daughter cells through a DNA replication and mitosis cycle associated with checkpoints and governed by the cell cycle regulatory network. To ensure genome stability and genetic information inheritance, this regulatory network must be dynamically robust against various fluctuations. Here we construct a simplified cell cycle model for a budding yeast to investigate the underlying mechanism that ensures robustness in this process containing sequential tasks (DNA replication and mitosis). We first establish a three-variable model and select a parameter set that qualitatively describes the yeast cell cycle process. Then, through nonlinear dynamic analysis, we demonstrate that the yeast cell cycle process is an excitable system driven by a sequence of saddle-node bifurcations with ghost effects. We further show that the yeast cell cycle trajectory is globally attractive with modularity in both state and parameter space, while the convergent manifold provides a suitable control state for cell cycle checkpoints. These results not only highlight a regulatory mechanism for executing successive cell cycle processes, but also provide a possible strategy for the synthetic network design of sequential-task processes.

研究动机与目标

• 理解驱动酵母细胞周期中DNA复制和有丝分裂顺序执行的动态机制。
• 研究调控网络如何在内在涨落和参数变化下维持稳定性。
• 从动力系统视角探究细胞周期检查点的形成机制。
• 识别用于执行顺序生物任务的合成网络的设计原则。

提出的方法

• 构建一个粗粒度的3变量动力学模型，以表征出芽酵母细胞周期中的关键调节因子（G1/S期、早M期、晚M期）。
• 应用非线性动力学分析，识别相变期间的鞍结分岔及其相关的鬼效应。
• 使用扰动方法分析细胞周期轨迹沿线的局部流形结构。
• 通过从不同初始条件模拟轨迹，检验模型的全局吸引性。
• 通过解耦不同阶段的速率参数，评估参数空间的模块性。
• 映射收敛流形，以识别潜在的检查点控制位点。

实验结果

研究问题

• RQ1 酵母细胞周期如何确保对DNA复制和有丝分裂等顺序相的可靠、不可逆推进？
• RQ2 何种动力学机制使细胞周期对参数波动和噪声具有鲁棒性？
• RQ3 细胞周期检查点如何从调控网络的底层非线性动力学中涌现？
• RQ4 鞍结分岔中的鬼效应在多大程度上促进了事件持续时间的延长和模块化？
• RQ5 波状过渡‘多米诺’模型能否作为合成顺序任务网络的设计原则进行推广？

主要发现

• 酵母细胞周期是一个由顺序鞍结分岔与鬼效应驱动的可激发系统，鬼效应延长了每个阶段的持续时间。
• 该系统表现出全局吸引性，即所有初始条件均收敛至同一极限环轨迹。
• 轨迹沿线的收敛流形对应于细胞周期检查点的功能状态。
• 状态空间与参数空间的模块性确保了单个阶段的微小变化不会破坏整体周期动力学。
• 波状过渡‘多米诺’模型解释了如何通过反馈驱动的分岔实现对连续事件的鲁棒控制。
• 鬼效应为长事件持续时间和阶段间的动态解耦提供了充分机制。