基因是遗传的物质基础，是具有遗传效应的DNA（脱氧核糖核酸）分子片段。生物机体的遗传信息以密码的形式编码在DNA分子上，表现为特定的核苷酸排列顺序，并通过DNA的复制由亲代传递给子代，使后代出现与亲代相似的性状。人类大约有几万个基因，储存着生命孕育、生长和凋亡过程的全部信息，通过复制、表达和修复，完成细胞分裂、蛋白质合成和生命繁衍等重要生理过程。随着基因组测序的完成，建立基因调控网络，从分子水平上研究生物系统，理解坐物体功能，就成为了研究热点。　　 目前，对基因调控网络建模的方法很多，其中有两种基本的模型：布尔网络模型和微分方程模型。对微分方程模型，可以运用很多的数学工具，因此人们越来越多地研究此类模型。在基因转录、转移和翻译的过程中，不可避免地存在时间延迟现象；在建立的数学模型和实际的基因模型之间，总会出现一些误差，比如：外部扰动和参数变化。基于此，本文在微分方程的模型下研究基因调控网络，主要考虑时间延迟和参数的不确定性对基因调控网络微分方程模型的影响。　　 本文的主要工作如下：　　 一、研究了一类具有马尔科夫跳变参数的基因调控网络的分布式状态估计问题。由于组件的错误或者修复、环境的突然变化或操作点的突然改变，在基因调控网络中会以一定概率出现从一个状态到另一个状态的突然变化，它可由一个马尔科夫链描述。根据传感器的观测输出建立状态估计器系统，通过构造李亚普诺夫泛函，运用线性矩阵不等式的技巧，给出了全局鲁棒渐近稳定的分布式状态估计器存在的充分条件。　　 二、讨论了一类具有白噪声干扰的基因调控网络的分布式状态估计问题。由于生物细胞内部分子的合成和衰减以及细胞外部环境的波动，细胞的组件分别会表现出细胞内噪声和细胞外噪声。这些噪声可以在很大程度上影响整个生物系统。根据传感器得出的观测数据构建状态估计器模型，运用李亚普诺夫稳定性理论，随机分析的技巧和线性矩阵不等式方法，得出了全局鲁棒渐近稳定的分布式状态估计器存在的充分条件。数值仿真验证了结果的有效性。