Robustness for Stability and Stabilization of Boolean Networks With Stochastic Function Perturbations

参数化复杂度 稳健性(进化) 布尔网络 数学 基因调控网络 不相交集 布尔函数 控制理论(社会学) 计算机科学 离散数学 算法 基因 生物 遗传学 人工智能 基因表达 控制(管理)
作者
Haitao Li,Xinrong Yang,Shuling Wang
出处
期刊:IEEE Transactions on Automatic Control [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:66 (3): 1231-1237 被引量:81
标识
DOI:10.1109/tac.2020.2997282
摘要

In genetic regulatory networks (GRNs), gene mutations often occur in a stochastic manner. As an important model of GRNs, gene mutations of Boolean networks are always described as function perturbations. This article studies the robust stability and stabilization of Boolean networks with stochastic function perturbations. A kind of parameterized set is constructed, and it is revealed that under the stochastic function perturbations, the property of finite-time stability remains unchanged when the perturbed set and the parameterized set are disjoint. In addition, it is proved that the finite-time stability is reduced to stability in distribution when the intersection of perturbed set and complement set of parameterized set is nonempty. As an application, the robust stabilization problem of Boolean control networks with stochastic function perturbations is discussed, and several necessary and sufficient conditions are presented for the robustness of feedback stabilizers. Finally, the obtained results are used to study the Drosophila melanogaster segmentation polarity gene network and the lac operon in the bacterium Escherichia coil.
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