1、研究背景： 基因芯片作為一類新興的生物技術，已在生命科學不同領域得到廣泛的應用，極大地推進了生命科學的發(fā)展，加快了對生命本質的認識?；蛐酒梢杂糜诨蛟\斷、基因表達研究、發(fā)現新基因、基因與基因、基因同其他生物大分子的相互作用等眾多領域，具有廣泛的研究前景。由于一個基因的表達受其它基因的影響，而這個基因又會影響其它基因的表達，這種相互影響、相互制約的關系構成了復雜的基因表達調控網絡。因此，要了解細胞的生長過程還應該從整體出發(fā)，

2、觀察基因之間的相互關系?；蛐酒梢詮娜蚪M水平來分析基因的表達情況，因此，我們可以通過數學模型來分析基因之間的相互作用關系。目前，應用Lotka-Volterra方程進行基因表達調控網絡的研究還未見報道。另一方面，海馬結構在學習和記憶中起重要作用，還具有控制感情行為與神經內分泌功能，日益受到人們的關注。本研究旨在基于基因表達數據，通過數學手段，來構建腦發(fā)育過程中海馬組織基因表達的調控網絡。 方法： 根據GO數據庫

3、，我們選擇了在7個時間點上均有表達的43個與海馬組織發(fā)育過程相關的基因，從生物種群競爭系統(tǒng)動力學的角度出發(fā)，采用Lotka-Volterra方程建立基因之間的調控關系網絡。 結果： 利用Lotka-Volterra方程最終得到了每個基因表達的內稟增長率和所選基因之間的調控矩陣，找到了它們之間的調控網絡關系，并進行了圖像可視化描述。 結論： 生物種群競爭系統(tǒng)動力學思想能夠合理地描述基因之間的調控關系