综述：植物生物钟基因转录调控网络复杂性的建模方法研究

这篇综述系统梳理了研究植物生物钟（circadian clock）基因转录调控网络（TRN）的多种建模方法，包括常微分方程（ODE）、随机模型和空间技术等，强调整合多模型优势对解析环境因子（光、温度等）调控时钟相位（phase）、振幅（amplitude）和光周期（photoperiod）的机制至关重要，为优化植物生长（growth）、发育（development）及抗逆性（stress resilience）提供理论支撑。

　　

Abstract

植物生物钟是由复杂的转录调控网络（TRN）驱动的精密计时系统，通过协调基因表达响应环境变化，调控植物生理过程与昼夜节律的同步。本文综述了ODE模型、布尔网络、随机微分方程（SDE）等计算方法在模拟生物钟核心组分（如CCA1、LHY、TOC1）动态互作中的优劣，指出环境信号（如红光/远红光受体phytochrome、温度传感器）通过调控转录因子（TF）的反馈环路影响时钟输出。

Main conclusion

多尺度建模（从分子到组织水平）结合机器学习（ML）是未来方向。例如，空间模型揭示生物钟在根尖分生组织中的梯度分布，而ODE模型成功预测了TOC1蛋白的振荡相位延迟现象。需注意现有模型对非转录调控（如翻译后修饰）的整合不足，且环境胁迫（如干旱）对时钟基因ELF3表达的抑制作用尚未完全量化。这些发现为设计高资源利用效率（NUE）作物提供新思路。