A connection between bacterial chemotactic network and optimal filtering
大肠杆菌的趋化网络已经在生物药理学和信息理论上得到了广泛的研究。然而，这两个方面之间的联系仍然难以捉摸。在这项工作中，我们报告这样的连接表明，一个标准的生化模型的趋化网络在数学上相当于一个信息理论上的最佳过滤动力学。此外，我们证明了实验观察到的非线性响应关系可以从最佳动态再现。这些结果表明，E.大肠杆菌趋化性被设计为在噪声条件下最佳地提取梯度信息。
2020-05-27 q-bio.CB
Optimal Chemotactic Responses in Stochastic Environments
我们对细菌趋化性的理解大多来自对大肠杆菌的研究。然而，最近的证据表明，显着偏离E。大肠杆菌范例在其他细菌物种。这种变化可能源于不同的物种栖息在不同的环境中，从而适应特定的环境压力。特别是，这些复杂的和动态的环境可能是不好的标准的实验和理论模型表示。在这项工作中，我们研究了各种趋化策略下的一系列随机的时间和空间变化的吸引剂分布在硅片的性能。我们描述了一种新型的反应，其中细菌翻滚更多的引诱剂浓度增加时，在相反的E。大肠杆菌，并证明这种反应如何解释好氧生长的球形红细菌的行为。在这种“投机者”反应中，细菌将当前引诱剂浓度与长期平均值进行比较。当电流浓度高于平均值时，通过持续翻滚，细菌保持它们在高引诱剂浓度区域中的位置。如果目前的浓度低于平均水平，或者正在下降，细菌就会游走，寻找更有利的条件。当引诱剂的空间分布复杂但变化缓慢时，这种反应与E.杆菌
2015-03-26 q-bio.CB q-bio.PE
Chemotactic response and adaptation dynamics in Escherichia coli
大肠杆菌的趋化性感觉通路的适应对于在广泛的背景浓度范围内检测化学物质是不可或缺的，最终允许细胞游向引诱剂的来源并远离驱避剂。其生化机制基于化学感受器的甲基化和去甲基化早已被人们所知。尽管适应对细胞记忆和行为的重要性，适应的动力学很难与当前精确适应的模型相协调。在这里，我们遵循的时间进程的信号在响应浓度阶跃变化的引诱剂使用体内荧光共振能量转移测量。具体来说，我们使用的适应时间课程的有效评估不同的适应模型的压缩表示。为了定量地解释这些数据，我们最后开发了一个动态模型，信号和适应的基础上吸引流在实验中，信号合作受体复合物，和多层的反馈调节适应。我们通过实验证实了改变酶表达水平和绕过去甲基化负反馈的预测效果。我们的数据分析表明，在适应大的增加显着的不精确性。此外，我们的模型预测高度调节，超快的适应，以响应吸引剂的去除，这可能是有用的细胞的快速重定向和适应中的噪声减少。
2010-05-03 q-bio.CB
The Bacterial Chemotactic Response Reflects a Compromise Between Transient and Steady State Behavior
游动细菌通过对最近测量的化学浓度进行时间比较来检测化学梯度。这些比较定量描述的趋化反应功能，我们希望优化趋化行为的性能。我们确定了两个独立的趋化性能标准：在短期内，一个有利的响应函数应该移动细菌的趋化梯度，而在长期内，细菌应该聚集在趋化浓度的峰值。令人惊讶的是，这两个标准是冲突的，所以当一个性能标准是最有利的，另一个是不利的。由于这两种类型的行为是生物相关的，我们包括在一个复合优化，产生一个响应函数，非常类似于实验测量的行为。我们的工作表明，细菌的趋化反应功能可以从简单的行为考虑，并揭示了反应功能如何有助于趋化性能。
2006-02-03 cond-mat.stat-mech q-bio.CB q-bio.PE
Principles of efficient chemotactic pursuit
在趋化性中，细胞调节它们的迁移模式以响应引导物质的浓度梯度。免疫细胞被认为使用这种趋化性传感来远程检测和归巢病原体。考虑到免疫细胞可能遇到具有从固定到高度移动的巨大不同的迁移特性的多种靶标，尚不清楚哪些趋化性追踪策略同时有效和通用。我们从理论上解决了这个问题，并定义了一个可调的响应函数，将时间或空间浓度梯度映射到迁移行为。该响应函数的七个自由参数进行了数值优化，其目标是针对宽范围的目标小区特性最大化搜索效率。最后，我们对性能最好的参数集进行逆向工程，以揭示在不同生物现实边界条件下有效趋化性追求的原则。值得注意的是，数值优化重新发现了生物系统中众所周知的趋化策略，例如大肠杆菌的梯度依赖性游泳和翻滚模式。我们的一些结果也可能是有用的趋化性实验的设计和自动检测和量化目标导向的行为在测量的免疫细胞轨迹的算法的发展。
2019-02-27 physics.bio-ph q-bio.CB q-bio.QM
Cell responses only partially shape cell-to-cell variations in protein abundances in Escherichia coli chemotaxis
克隆细胞群中蛋白质丰度的细胞间差异在生命系统中普遍存在。由于蛋白质组成决定了单个细胞的反应，因此这些变化本身受到选择压力的影响是理所当然的。但是这些细胞间差异的功能作用还没有得到很好的理解。解决形式和功能之间关系的一种方法是扰动形式（例如，改变蛋白质丰度）并观察某些功能的变化。在这里，我们采取的形式功能关系从相反的角度来看，而不是问什么特定的限制细胞间的蛋白质丰度的变化是由一个给定的功能表型。我们开发了一种基于最大熵（MaxEnt）的方法来提出这种类型的问题，并通过应用于大肠杆菌（E。coli）。我们发现，观察到的蛋白质丰度的细胞间变化的完全确定不是趋化性本身所固有的，但事实上似乎是由趋化性程序与其他因素联合施加的，例如，蛋白质合成机制和/或额外的非趋化性细胞功能如细胞代谢。这些结果说明了MaxEnt作为生物形式和功能之间关系的调查工具的力量。
2013-10-29 cond-mat.stat-mech q-bio.CB q-bio.MN
Stiff-response-induced instability for chemotactic bacteria and flux-limited Keller-Segel equation
趋化性细菌如E.在个人层面上，Coli依赖于通过奔跑和翻滚不断地重新定位。它已被确立，运行的长度是由一个僵硬的响应的时间sensingof化学cues along the pathway.We描述了一种新的机制，图案形成源于趋化反应的刚度依赖于动力学趋化模型，其中包括最近发现的形式主义的细菌趋化性。本文证明了在空间速度空间中的非微观描述和近年来引起广泛关注的宏观方程--通量限制的Keller-Segel方程的不稳定性，其显著性质是不稳定频率保持有界，这与Turing不稳定性的情况相同.基于强大的蒙特卡罗方法的数值计算表明，在实际的参数范围内，粒子数密度的平稳均匀态是不稳定的，并且产生周期性的图案。这些理论的发展与一些生物学观察结果是一致的。
2018-01-15 math.AP nlin.AO q-bio.CB
Migration of chemotactic bacteria in soft agar: role of gel concentration
我们研究了在浓度范围C = 0.15-0.5%（w/v）的半固体（软）琼脂中趋化性野生型大肠杆菌种群的迁移。对于C <0.35%，扩增的细菌菌落显示出特征性的趋化环。然而，在C = 0.35%时，细菌以宽的环形带而不是尖锐的环迁移。这些是生长/扩散波，因为抑制由琼脂的趋化性，并没有以前的实验报告，以我们的知识。对于C = 0.4- 0.5%，扩增菌落不跨越琼脂的深度，并产生明显的前沿不稳定性。在C <0.25%时，迁移前沿速度对琼脂浓度的依赖性较弱，但在此值以上时急剧下降。我们讨论了这些意见，在一个扩展的凯勒-西格尔模型，我们推导出新的传输参数表达式占扰动的趋化反应与琼脂的碰撞。该模型使得有可能适合所观察到的前速度衰减的范围C = 0.15- 0.35%，其解决方案定性地再现所观察到的从趋化性到生长/扩散带的过渡。我们讨论了多孔介质中的细菌的研究和改进的细菌趋化性测定的设计，我们的研究结果的影响。
2011-08-06 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.CB
A chemotactic model for interaction of antagonistic microflora colonies: front asymptotics and numerical simulations
本文研究了两个物种的二维趋化模型，其中一个物种对另一个物种产生化学排斥。它示出渐近和数值化学如何抑制第二物种的移动前的入侵，以及如何稳定的稳态，这取决于化学浓度，可以达到。结果定性地解释了Swain和Ray（Microbiol. Res. 164（2），2009），其中细菌菌落产生防止真菌入侵的代谢物试剂。
2012-05-02 math.AP physics.bio-ph q-bio.CB
Implications of 3-step swimming patterns in bacterial chemotaxis
我们最近发现，海洋细菌溶藻弧菌执行一个循环的3步（运行反向轻弹）运动模式，这是显着不同的2步（运行翻滚）模式的大肠杆菌。这种新的游动模式如何被溶藻弧菌的细胞调节目前尚不清楚，但其对细菌趋化性的意义是不言而喻的，并将在本文中描述。使用de Gennes介绍的方法，我们计算了细胞在线性化学梯度中执行3步模式的迁移速度，并发现自然产生双相趋化反应。这种反应对细胞适应海洋环境的意义及其与E。大肠杆菌的反应也进行了讨论。
2010-11-15 q-bio.CB
Optimal search in E.coli chemotaxis
我们研究了单个{ \sl E.coli}细菌在培养基中的趋化性，其中营养化学物质也在扩散，其浓度具有宽度随时间增加的高斯形式。我们测量了细菌在高营养浓度区域的平均首次通过时间。在非常缓慢的营养扩散的限制下，细菌有效地经历具有固定宽度的高斯浓度分布。在这种情况下，我们发现当平均第一通过时间最小时，存在高斯的最佳宽度，{ \sl，即}，搜索过程是最有效的。我们验证了细菌的确定性初始位置和随机初始位置的最佳宽度的存在，从均匀和稳定状态分布。我们在一个非马尔可夫随机步行模型的数值模拟同意我们在相关的粗粒度模型的分析计算。我们还提出了我们的模拟结果的情况下，当营养扩散和细菌运动发生在可比的时间尺度和细菌的感觉随时间变化的浓度场。
2015-04-29 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.CB
MreB helical pitch angle determines cell diameter in Escherichia coli
细菌具有非常强大的细胞形状控制机制。例如，细胞直径在整个群体中仅变化百分之几。MreB是建立和维持棒形所必需的，尽管形状控制的机制尚不清楚。我们以两种互补的方式扰动MreB，以在从790+/-30 nm到1700+/-20 nm的宽范围内产生稳态细胞直径。为了确定MreB的哪些特性对于直径控制是重要的，我们通过同时分析MreB和细胞形状的三维图像将荧光标记的MreB聚合物的结构特征与细胞直径相关联。我们的研究结果表明，MreB的螺距角与细胞直径呈负相关。其他相关性不显着。这些结果表明，MreB长丝的物理性质是重要的形状控制和支持的模型，其中MreB决定细胞直径和组织细胞壁生长，以产生手性细胞壁。
2015-03-26 physics.bio-ph q-bio.CB
Stochastic model for the CheY-P molarity in the neighbourhood of E. coli flagella motors
大肠杆菌是研究交替进行奔跑和翻滚的围毛型肠道细菌的原型。细菌由于其鞭毛束的逆时针（CCW）旋转而向前移动，并且当至少一个鞭毛顺时针（CW）旋转时，细菌会从鞭毛束中离开。鞭毛被钩在纳米直径的分子旋转马达上，能够在CCW和CW旋转之间进行转换，持续时间长达百分之一秒。与此同时，鞭毛在十分之一到十秒的时间内移动或旋转细菌的身体。我们假设CCW和CW旋转之间的过渡只发生在两个阈值的存在下的Chey-P摩尔浓度的波动，并且否决规则选择运行或翻滚运动。我们目前Langevin方程的Chey-P摩尔浓度在附近的每个分子马达。该模型允许获得运行或翻滚时间分布作为递减指数的线性组合，其是在分子马达附近的Chey-P的稳定摩尔浓度的函数，其拟合实验数据。反过来，如果内部信号系统是未受刺激的，我们表明，运行时分布达到幂律行为，自组织系统的一个特征，在一定的时间范围内，之后，指数截止。此外，我们的模型解释了没有任何拟合参数的鞭毛电机的超灵敏度作为一个函数的Chey-P摩尔浓度的稳定状态。此外，我们发现，翻滚的偏见peritrichous细菌有一个类似的S形形状的CW偏置，虽然转移到较低的浓度时，鞭毛数量的增加。因此，鞭毛数量的增加允许每个马达的较低操作值，从而增加趋化途径的扩增和稳健性。
2019-11-04 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.CB
Relationship between cellular response and behavioral variability in bacterial chemotaxis
大肠杆菌的趋化性是研究信号转导的一个经典系统。该系统的显著特征是群体中的精确适应与单细胞中的大波动细胞行为共存（Korobkova等人，2004，Nature，428，574）。使用随机模型，我们发现，在非刺激细胞实验观察到的大的行为变异性是这种自适应系统的架构的直接后果。可逆的共价修饰循环，其中甲基化和去甲基化反应拮抗性地调节受体-激酶复合物的活性，在一级动力学区域之外操作。因此，控制细胞行为的受体激酶呈现S形激活曲线。该曲线同时放大了系统中固有的随机波动，并延长了响应于刺激的弛豫时间。由于随机波动会导致较大的行为变异性，而弛豫时间决定了对小刺激的平均反应持续时间，因此具有最大波动行为的细胞也显示出最大的趋化反应。最后，数字细菌的大规模模拟表明，趋化性网络被调整为同时优化细胞在缺乏营养物质的情况下的随机扩散和细胞对引诱剂梯度的反应。
2007-05-31 q-bio.CB q-bio.MN q-bio.OT
Run-and-tumble motion with step-like responses to a stochastic input
我们研究了一个简单的运行和翻滚的随机行走，其切换频率从运行模式到翻滚模式和反向依赖于一个随机信号。我们考虑一个特别尖锐的，阶梯状的相关性，其中运行到翻滚切换概率从零跳到一个特定的值（如y_1）从下面的信号。类似地，当信号从上方穿过另一个值（y_2 < y_1）时，翻滚到运行切换概率也显示出这样的跳跃。我们感兴趣的是表征信号噪声对随机行走的长时间行为的影响。我们考虑两种不同的随机信号的时间演化。在一种情况下，信号动力学是一个独立的随机过程，并不依赖于运行和翻滚运动。在这种情况下，我们可以分析计算的平均值和完整的分布函数的运行时间和翻滚时间。在第二种情况下，我们假设信号的动态是由随机步行者的空间位置的影响。对于这个系统，我们数值测量的随机步行者的稳态位置分布。我们讨论了我们的系统和大肠杆菌趋化性之间的一些相似性和差异，这是自然界中遇到的另一个众所周知的运行和翻滚运动。
2019-01-04 cond-mat.stat-mech q-bio.CB
