在研究基因表达显著性差异时一般假设基因表达是独立的。但事实上生物学功能基因组的表达水平往往具有协同调节特点inherently coregulated in their expression levels请建立数学模型刻画基因表达的协同调节作用并对模型的合理性进行评价；

建立数学模型来描述基因表达的协同调节作用是一个复杂的任务，因为基因表达受到许多因素的影响，包括转录因子的调控、染色质状态的改变以及细胞内的信号传导等。下面是一个简化的数学模型，用于描述基因表达的协同调节作用：

假设我们有N个基因，每个基因的表达水平用xi表示，i=1,2,...,N。我们假设基因之间存在协同调节作用，即基因的表达水平不仅受到自身的调控，还受到其他基因的调控。我们用一个矩阵W表示基因之间的调控关系，其中Wij表示基因j对基因i的调控强度。

根据这个模型，我们可以写出基因表达水平的动力学方程：

dxi/dt = f(xi, W, t)

其中f是一个函数，描述基因表达水平的变化速率。这个函数可以根据具体的调控机制来确定，比如可以使用基因调控网络模型、动态系统模型等。

为了评估模型的合理性，我们可以使用实验数据进行模拟和拟合。首先，我们可以从已知的基因调控网络中获取基因之间的调控强度矩阵W。然后，我们可以使用这个模型来模拟基因表达水平的变化，并与实验数据进行比较。如果模型能够较好地拟合实验数据，说明模型对基因表达的协同调节作用进行了准确描述。

此外，我们还可以进行一些敏感性分析，来评估模型对参数的敏感性。比如，我们可以改变调控强度矩阵W的值，观察模型对基因表达水平的预测结果是否发生显著变化。如果模型对参数的变化非常敏感，可能意味着模型的合理性有待进一步验证。

总之，建立数学模型来描述基因表达的协同调节作用是一个复杂而具有挑战性的任务。在建立模型时，需要考虑到基因调控的多种因素，并使用实验数据对模型进行验证和评估