自身调节：一种网络模体阅读笔记1
章节目标概述
自身调节：一种网络模体
1 定义一种在复杂网络中检测结构单元模式的方法，这里的结构单元模式又称为网 络模体 (network motif)。
2 研究转录网络中最简单的网络模体，即负自身调节 (negativeautoregulation)模体。
3 说明这种模体具有的有用功能:加快转 录相互作用的响应时间，并使之稳定化。
关键术语 / Key Terms
中文术语
网络模体：在复杂网络中检测机构单元的方法 那些在真实网络中比在随机网络中出现的显著得多的模式被 称为网络模体(network motif)
负自身调节：转录网络中最简单的网络模体，网络中34个自身调节的蛋白是阻抑它们自身转录的阻抑物，称负自身调节 (negative autoregulation)
随 机 化 网 络： 拥有与真实网络相同的属性 (与真实网络一样数量的结点和边)，不过随机化网络中的结点与边之间的连接是随机的。
自身调节：基因受其自身基因产物的调节被称为自体调控，或自身调节 (autoregulation)。
English Terms
network motif:
negative autoregulation:
autoregulation
重要概念 / Key Concepts
[网络模体]：在复杂网络中检测机构单元的方法 那些在真实网络中比在随机网络中出现的显著得多的模式被称为网络模体(network motif) 出现在真实网络中的模式要比出现在随机化网络中的模式多得 多，而且与随机改变边的突变相反，这些模式一定是在整个进化过程中保存下来的
[节点和边的计算]：因为有N 个结点，所以就有N(N—1)/2 个可能的结点对，每对结点可由 一条边连接。在两个方向中每条边只可有 一个指向，因此总共有 N(N—1)个可能的位置可在两个结点间放置 一条有向边。另外 一条边可起于和止于同 一个结点，形 成 一条自连边 (self-edge)(总共有 N 条可能的自连边)，因此总共可能的边数为: N (N - 1 )+ N = NN 在ER 模型中，E 条边被随机地放置在N的平方种可能的位置，因此每个可能的边的位置被占用的概率为p =E/NN。图3.1(b)给出了一个小网络与其对应拥有相同边数和结点数的 ER 随机网络的比较。
图表解析 / Figures & Diagrams
图表描述 / Figure Description:图3.1(b)给出了一个小网络与其对应拥有相同边数和结点数的 ER 随机网络的比较。左侧为真实网络而右侧为随机网络
这些自连边对应着那些调节其自身基因转录的转录因子。
为系统生物学的笔记 《系统生物学导论 生物回路的设计原理》
