博文很久没有更新了~这段时间发生了很多事情，比如毕业了啊，当爹了啊，其实都可以上来灌个水，冒个泡啥的，就是自己太懒了~正好今天新出的NC文章online了，跟大伙报个喜也汇报下工作。

      我到ASU读博士有两个方向，一个是和文旭师兄合作的利用compressive sensing重构网络的结构，探测网络中的隐藏节点。另外一个就是做基因调控网络的工作。在来老师和王晓老师（他是我博士论文的导师之一，也是我现在博士后的导师）的支持和鼓励下，我进行了多个关于基因网络细胞分化和多稳态基因网络的研究。

      王晓老师的研究组是一个非常有特色的生物研究组。我们倾向把理论和实验结合起来，利用合成生物学的方法在大肠杆菌和酵母菌中合成基因网络，然后用不同的诱导药物控制网络中各个边的强度和网络的状态，定量的测量基因网络的动态反应，从而验证我们细胞分化和控制的理论。在研究细胞分化的问题上，我们能够自己构建双稳态和四稳态的基因网络；同时，我们也能够构建细胞间的信号通路，研究斑图行为。同时我们还和系里其他进行人类干细胞研究的组（Prof. David Brafman）合作，利用他们取得的神经细胞分化的RNAseq数据，从生物信息学的角度研究干细胞调控网络的结构以及基因表达。

      在2013年的时候，王老师组的吴敏师姐和我首先利用相互抑制网络在酵母菌中构造了一个双稳态的网络。利用这个可调的双稳态结构，我们验证了我们提出的细胞在噪音下作用下随机分化的机制。当细胞处在不稳定不动点的时候，细胞内在的噪音可以作为细胞随机分化的驱动。这个工作最后发表在PNAS上。其实在这个工作的建模忽略了不少细节，比如我们只是假设了高斯噪音，后来才注意到吕金虎老师组在2013年提出的有色噪音对基因调控的影响的工作。后来我们也注意到了SUNY的Jin Wang老师的一系列关于基因网络势能函数的文章，觉得这也是一个很好的提高模型直观性的方法，所以也发展了自己的关于基因调控网络势能函数的计算方法。这个文章链接在这里  http://chaos1.la.asu.edu/~yclai/papers/PNAS_2013_WSLELW.pdf

      随后，我们从这个工作总结出一个细胞形态控制的办法。假设初始时系统具有A，B两个稳态并且我们希望将细胞从状态A控制到状态B。通过诱导剂调节基因抑制的强度，我们可以将细胞处在的A稳态破坏变成单稳的只有B状态的系统，那么细胞就会在新的势能作用下下向B态迁移。当迁移完成之后，我们撤除诱导剂，那么系统将恢复双稳态的结构而且细胞迁移到了B态。

      从这个假设出发，一方面，王老师实验室的吴福庆和我利用相互抑制且带自激励的调控网络在大肠杆菌中构建了一个具有四个稳态的系统，在这个系统中同时加入多种诱导剂，或者顺序加入不同诱导剂，成功将系统从一个初始状态控制到多个均匀分布的稳态。在这个过程中，我们发现可以通过诱导剂调节基因网络的势能函数，进而控制细胞分化的比例和方向。这个工作是以实验为主，正在写作之中。

      另外一方面，来老师组里的王乐之和我将这种利用系统相变（多稳变单稳或双稳）和顺序加药的控制方法运用到大规模的基因调控网络的模型上，发现我们的确可以控制细胞稳态的变化。同时，这种控制是稳定的，抗噪音的，同时便于在实验中实现的。我们提出了基于这种控制方法的吸引子网络，能够系统的归纳出任意稳态之间控制信号的顺序。这个就是我们刚刚发表的这篇文章。文章的pdf在这里可以下载：  http://chaos1.la.asu.edu/~yclai/papers/NC_2016_WSHWWGL.pdf

      在这一系列文章中，我们着重讨论了非线性网络控制在基因调控网络中的应用。我们通过建立实际的基因网络平台，在解决实际基因网络控制问题的过程中，抽象出非线性控制的方法并试图推广到更大规模的生物系统。同时，我们也发展了计算基因调控网络的伪势能函数的方法，并反复使用这种方法来表现网络在诱导剂控制下的行为和变化；同时，我们也使用Matlab下面的matcont工具包计算高维度的非线性系统对参数的分岔行为，从中理解系统的动力学特性并设计具体的实验方法。如果大家需要这些软件包，都可以给我写邮件获取。:-)

      非线性的网络控制是一个古老，但是又充满希望的方向。牛人很多，希望大家多提指导意见。谢谢啦！