基因调控网络是一类重要的复杂网络，它是生命体能够完成各种复杂信号处理功能的核心部件。在后基因组时代，如何正确定量地理解基因间的相互作用，掌握基因调控网络的拓扑和动力学特性已成为21世纪生命科学研究中最重要的课题之一。但是基因调控网络自身的复杂性使得我们很难从一开始就把它们作为一个整体来研究。近年来，科学家发现复杂的基因调控网络是构建在结构简单的motif之上的。基因调控网络中的motif往往具有一些特殊的信号处理功能。对基因调控网络功能的研究可以从对motif的研究出发。 在已有的对基因调控网络motif信号处理功能的研究中，多采用的是微分方程模型，没有考虑到在实际环境中，motif的信号处理功能必然受到噪声的干扰。motif中的噪声有两种：外部噪声和内部噪声。在本论文中，我们研究了一类广泛存在于真实基因调控网络和计算机模拟网络中的motif-混合反馈环motif(MFL：mixed feedback loop motif)在噪声作用下，外部噪声和内部噪声对于其信号处理功能的影响。已有的对混合反馈环motif微分方程模型的分岔分析表明，该motif的动力学行为分为三种：单稳态，双稳态和周期振荡状态。 我们建立了混合反馈环motif的随机模型：包括内部噪声模型和外部噪声模型。我们发现，在噪声的作用下，混合反馈环motif中存在一些新的信号处理功能： 当系统处于双稳区的时候，在外部噪声的作用下，混合反馈环motif能够实现状态的受控快速转换和蛋白质浓度高达三个数量级的放大。这种基于噪声的生物转换器和放大器易于控制。此外，在内部噪声的作用下，混合反馈环motif能够实现状态的自发转换。这种状态的自发转换受到系统参数和规模的影响。 在内部噪声和外部噪声的作用下，当系统处于由单稳区向周期振荡区分岔的超临界Hopf分岔点附近时，在噪声的作用下，混合反馈环motif能够实现持续的随机振荡。在一个最优的噪声强度下，随机振荡的表现最好，这说明在混合反馈环motif中存在随机共振现象。我们推测这是一种增强生物振子振荡鲁棒性的新机制。