A Systematic Review of Mathematical Modelling of Epigenetic Regulatory Mechanisms in Gene Expression: Methods, Architectures, and Future Research Directions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic regulation plays a fundamental role in controlling gene expression without altering the underlying DNA sequence. Mechanisms such as DNA methylation, histone modification, and chromatin remodelling dynamically influence transcriptional activity and cellular differentiation. Mathematical modelling, particularly using differential equations and dynamical systems, has emerged as a powerful framework for understanding these complex regulatory processes. This systematic review examines advances between 2018 and 2023 in modelling epigenetic regulatory mechanisms governing gene expression. Recent studies demonstrate that ordinary differential equation (ODE) models are widely used to describe temporal dynamics of gene regulatory networks (GRNs), while stochastic and fractional models capture variability and memory effects in epigenetic processes. Additionally, hybrid and multiscale models integrating gene regulation with epigenetic feedback loops have significantly improved predictive capability. Mathematical models allow the analysis of nonlinear regulatory circuits, feedback loops, and attractor states that determine cellular phenotypes. Emerging approaches include data-driven parameter estimation, machine learning-assisted differential equation models, and integration of single-cell sequencing data. Despite these advancements, challenges remain in parameter estimation, data integration, and model validation due to the complexity of epigenetic systems. This review synthesizes modelling approaches, compares architectures, and identifies future research directions such as multiscale integration, hybrid AI–mechanistic modelling, and personalized epigenetic modelling.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle