利用potential Potential

为了更好的理解表观遗传随机性和表型变异之间的关系，作者采用了一种基于统计物理和信息论的方法。作者使用一个随机向量X来代表一个基因组区域内的甲基化，X=[X1,X2,]，(Xn的值根据该位置是否甲基化，设置成是0或1)。然后作者使用–变换X，得到P(x)。U(x)是甲基化模式x的。

使用最大熵原理，作者定义了

方程U(x)，这个方程与（甲基化均值和-相关）一致。α，β和γ是描述基因组区域的参数，ρn是CpG密度，dn是CpG位点n和n-1之间的距离。U(x)是统计物理中的一维模型，考虑进了non-和cooperative因素到甲基化中。

V(x)表示potential

energy

landscape，它的高度代表它的甲基化模式是x时的不可能的程度，相对于最可能的x*。V(x)=U(x)-U(x*)，x*是能量最低的甲基化模式（ground

state）。这种energylandscape中有一个或者多个potential

well，这种well位置在该局部区域有最小的U(x)。每一个well的甲基化模式都是该局部区域内最可能出现的模式，因此是一个attractor。

去甲基化和de

novo甲基化可以改变甲基化模式，并且向更低potential

energy的模式转变的可能性更大。在稳定状态，一个基因组区域会是一团在attractor附近波动的甲基化模式，模式的variability由potential

well的宽度决定。值得注意的是，potentialenergy

landscape中可能会有两个不同的attractor，产生bistable的现象。