22、合成基因电路的群体设计：理论与案例实践

合成基因电路的群体设计：理论与案例实践

传统设计的局限与新框架的提出

在合成基因电路设计中，传统方法往往以“平均”细胞为基础，但这种方式存在显著局限性。一方面，当细胞亚群表现出不同的定性行为时，“平均”细胞难以准确代表群体动态；另一方面，无法为群体设定明确的设计目标，例如要求一定比例的细胞具有一致行为。

为解决这些问题，研究人员提出了一种考虑细胞间变异性的鲁棒合成电路设计框架。该框架将细胞间变异性与实验噪声、可变环境条件及相互作用部件的影响清晰区分开来。具体而言，它将基于常微分方程（ODE）的设计算法扩展到非线性混合效应（NLME）模型框架中，通过在群体层面增加统计模型，在单个细胞层面的参数空间上引入概率分布，从而使设计者能够对合成网络施加细胞间变异性约束。

群体设计框架详解

1. 个体细胞模型
   个体细胞中合成电路的动态由以下模型描述：
   [
   \Sigma(\beta) :
   \begin{cases}
   \frac{dx(t)}{dt} = v(x(t), u(t), \alpha) \
   x(0) = x_0 \
   y(t) = h(x(t))
   \end{cases}
   ]
   其中，(x) 表示系统状态（如化学物质浓度），(v) 是速率函数，(u) 是输入函数。通常，状态不能直接观测，系统的观测值 (y) 由已知的观测函数 (h) 得到。参数 (\alpha) 和初始条件 (x_0) 被归为参数 (\beta = (\alpha, x_0) \in B)，(B) 是有界集。
2. 平均细