细胞重编程技术对药物发现及筛选、移植治疗、基因治疗和疾病研究带来了深远影响，同时也打开了再生医学的大门。然而，大量实验研究表明，细胞重编程过程会面临效率低、不完整等问题。因此，如何提高重编程的效率及加速重编程过程的生物技术成为前沿课题之一。　　本文以体细胞重编程过程实验为基础，根据细胞重编程过程中基因表达的时间线（Timeline），构建起重编程过程中标记基因之间前反馈调控网络模型，利用随机动力学理论和数值模拟方法对该模型进行动力学研究，得到了以下研究成果:　　(1)根据重编程过程中标记基因之间前反馈调控网络模型，建立起了重编程过程中标记基因之间前反馈调控网络的动力学方程，数值模拟结果表明:在外源性转录因子OSKM（输入信号）连续表达条件下，细胞内标记基因Y（如SSEA1）在2天左右开始表达，标记基因Z（如Nanog，Oct4，Sox2）在7天左右表达，这些结果与生物学实验结果相吻合，能够解释重编程不同阶段的相关机制。　　(2)本文选取了6个测试参数探究其对加速重编程的影响，结果表明:随着上游标记基因对下游标记基因的最大激活率的增大，标记基因Z的表达时间将会明显缩短，即快速的基因表达可以导致更快的重编程过程。同时还发现，外源性转录因子OSKM对开启重编程起重要作用。　　(3)运用劳斯-霍尔维茨稳定性判据分析了微分方程组解的稳定性。考虑到细胞重编程过程具有随机性，引入高斯白噪声得到了近似Fokker-Planck方程，运用Langevin理论推导出在稳态附近基因表达水平的Fano因子、协方差以及敏感性等物理量解析式，最后运用Gillespie算法进行数值模拟并验证理论结果的正确性。