维克托·奥格萨·朱玛;莱夫·德梅尔特;圣潘尼波特;阿诺蒂达·麦兹沃伊 激活剂-抑制剂Rho GTPase模型的数学分析。 （英语） Zbl 1487.92006号 J.计算。动态。 9，第2期，133-158（2022）. 摘要：最近的实验观察表明，基于由Rho、GEF和肌球蛋白相互作用组成的信号网络，局部细胞收缩脉冲通过快速正反馈和缓慢负反馈的组合出现[D.坎普斯等，“光生调谐揭示了细胞收缩信号网络的rho放大依赖动力学”，细胞报告33，第9号，文章ID 108467，p.（2020；doi:10.1016/j.celrep.2020.108467)]. 作为一个例子，我们建议研究一个似是而非的假设时间模型，该模型反映了快正反馈和慢负反馈的一般原理，这是激活剂-抑制剂模型的一个特征。该方法包括：（i）定性分析，通过模型参数变化揭示不同状态（稳定、可激发、振荡和双稳态）之间的系统切换；（ii）使用正反馈中介浓度作为分岔参数进行数值分岔分析，（iii）进行敏感性分析，以量化模型系统不同动态状态下参数不确定性对模型输出的影响；以及（iv）模型系统的数值模拟，用于模型预测。我们的方法论方法支持数学和计算模型在揭示分子和发育过程机制中的作用，并为分析这种性质的时间模型提供了工具。 引用于1文件 MSC公司： 92C40型 生物化学、分子生物学 65页30 数值分歧问题 关键词：数学建模;细胞运动;分叉分析;数值分岔分析;敏感性分析;活化剂-抑制剂系统;正反馈机制 软件：MATCONT公司;Matlab公司;代码45;奥德15;代码23;MATLAB ODE套件;代码23;代码113 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{V.O.Juma}等人，《计算杂志》。动态。9，第2号，133--158（2022；Zbl 1487.92006） 全文： 内政部 参考文献： [1] E.博丁；L.Deaett；J.麦当劳；D.奥列斯基；P.van den Driessche，需要或允许特定细化惯量的符号模式，线性代数应用。，437, 2228-2242 (2012) ·兹比尔1277.15023 ·doi:10.1016/j.laa.2012.05.014 [2] 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