Cellular signaling networks function as generalized Wiener-Kolmogorov filters to suppress noise
细胞信号传导涉及通过随机生化反应的级联来传递环境信息，不可避免地引入损害信号保真度的噪声。级联反应的每个阶段通常以激酶-磷酸酶推拉网络的形式出现，这是信号通路的基本单位，其功能障碍与许多癌症有关。我们发现这种无处不在的酶网络模体有效地表现为维纳-柯尔莫哥洛夫（WK）最优噪声滤波器。使用概念的影演算，我们推广的线性WK理论，最初介绍了在通信和控制工程的背景下，考虑到非线性信号转导和离散分子群体。这使我们能够得到严格的约束，有效地降低噪音，在这个生化系统。我们的数学形式主义产生的情况下，重要的细胞功能的过滤器性能的界限-像超敏感的刺激反应。我们强调了与优化过滤器效率相关的系统功能，编码在一个单一的，可测量的，无量纲的参数中。我们的理论，它描述了在一个大类的信号转导网络的噪声控制，也是有用的合成生化信号通路的设计，并通过实验探针，如振荡输入的路径的操作。
2014-08-19 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.MN
Multi-Compartment Linear Noise Approximation
量化生物化学和其他系统中存在的随机波动的能力变得越来越重要。这些波动的分析描述是有吸引力的，因为随机模拟是计算昂贵的。建立在以前的工作，线性噪声近似的生化模型与许多隔间，如细胞。然后在软件包COPASI中实现该过程。这种技术说明了两个简单的例子，然后应用到一个更现实的生化模型。噪声的表达式，给出的协方差矩阵的形式，提出。
2013-02-06 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.chem-ph
Effects of intrinsic fluctuations in a prototypical chemical oscillator: metastability and switching
内在或人口统计噪声已被证明在包括捕食者-被捕食者种群、细胞内生化反应和振荡化学反应系统在内的各种系统的动力学中起重要作用，并且已知会引起振荡和斑图形成，其远远超出标准平均场分析所预测的参数范围。最初的动机由实验模型的细胞和组织中的细胞是由化学试剂在乳液液滴中分离的代表，我们研究的随机mixselator，一个简单的激活剂-抑制剂的化学反应模型。我们的工作建立在最近的研究结果的基础上，并希望了解当抑制剂种类的时间尺度快于激活剂时内在波动所起的作用。在这个限制，我们观察到噪声引起的切换之间的小振幅和大振幅的振荡，持续大系统尺寸（N），并深入到平均场相图的非振荡部分。我们得到了两个振荡态之间的第一次通过时间的标度关系。从我们的标度函数，我们表明，第一次通过时间有一个很好的定义在大N极限的形式。因此，在小噪声和大时标分离的限制下，对噪声的仔细处理将导致一组不同于从标准平均场极限获得的非平凡确定性方程。
2013-03-12 cond-mat.stat-mech
Physical limits to biochemical signaling
许多重要的生物过程都是在数量少得令人惊讶的分子中进行的，人们对分析与这些小数量相关的噪声的影响重新产生了兴趣。25年前，Berg和Purcell证明细菌的趋化性，即单细胞生物必须对细胞外化学物质浓度的微小变化做出反应，直接受到分子计数噪音的限制，并且必须选择细菌的行为和计算策略的各个方面以最大限度地减少这种噪音的影响。在这里，我们重新审视和概括他们的论点，以估计细胞内信号传导过程的物理限制，并认为最近的实验与接近这些限制的性能是一致的。
2003-01-01 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio
Statistical physics approaches to subnetwork dynamics in biochemical systems
我们应用高斯变分近似模型减少在大型生化网络的一元和二元反应。我们专注于感兴趣的变量的一个小子集（子网络），例如，因为它们可以通过实验访问，嵌入到更大的网络（批量）中。关键目标是写动力学方程减少到子网络，但仍然保留的影响，散装。因此，子网络简化动力学包含一个记忆项和一个非平凡的时间相关的外部噪声项。我们首先推导出线性化（高斯）动力学中的记忆和噪声的表达式，然后使用微扰功率展开来获得一阶非线性校正。对于消失的固有噪声的情况下，我们的描述被明确证明是相当于投影方法的二次项，但它也适用于在原始动态的随机波动的存在。从表皮生长因子受体（EGFR）信号通路的一个例子，提供了探测我们的方法的预测精度和计算效率的提高。
2017-06-05 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.chem-ph
Acceleration of enzymatic catalysis by active hydrodynamic fluctuations
细胞环境中充满了生化纳米机器，其活动是相关的非热波动的强烈来源，称为主动噪声。这个回路的基本元素是酶，催化剂，加速代谢反应的速度，从而使生命成为可能。在这里，我们研究了细胞或体外的主动噪音通过加速或减速反应过程中能垒的穿越速率来影响酶催化速率的可能性。考虑到生物化学活动引起的流体动力学扰动作为有源噪声的来源，我们使用分析和数值方法相结合，评估其对酶循环的影响。我们的估计表明，活性噪声频谱的快速组成部分提高酶的速率，而反应几乎不受慢噪声频谱。在主动流体动力学波动的影响下，重新审视屏障穿越的物理学表明，酶等大分子的生物化学活性与主动噪声相耦合。因此，我们认为酶催化是一个集体的多体过程，其中酶可能通过远程流体动力学相互作用影响彼此的活性，对生命和人工系统中的生化网络具有潜在影响。
2022-03-11 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
Noise-Assisted Metastability: From Lévy Flights to Memristors, Quantum Escape, and Josephson-based Axion Searches
INFN, Sezione di Napoli（意大利国家核物理研究所那不勒斯分部）；Lobachevsky State University（罗巴切夫斯基国立大学）；Lobachevsky University（罗巴切夫斯基大学）
本文综述了噪声辅助稳定化在从 Lévy 飞行到 memristors、量子逃逸和 Josephson 基础的 axion 搜索中的统一视角。
2026-07-29 cond-mat.stat-mech
Complete integrability of information processing by biochemical reactions
统计力学为研究生化反应中的信息处理提供了一个有效的框架。在这样的框架内，建立了化学动力学中的（反）合作集体行为，统计力学中的（反）铁磁自旋模型和控制论中的运算放大器/触发器之间的深远的类比。基本的建模-基于自旋系统-已被证明是准确的一类系统匹配的经典（如米氏-Menten，希尔，阿代尔）的情况下，在无限大的近似。然而，目前在生化信息处理的研究一直集中在涉及相对较少的单位，这种近似不再有效的系统。在这里，我们表明，反应动力学的整个统计力学描述可以重新制定通过机械类比-基于完全可积的流体动力学型系统的偏微分方程-它提供了明确的有限尺寸的解决方案，匹配最近调查的现象（如噪声诱导的协同性，随机双稳态，群体感应）。由此产生的图像，成功地测试了广泛的数据，构成了一个整洁的理由，在数字上有效的和理论上一致的描述集体行为的生化反应。
2016-11-11 cond-mat.stat-mech nlin.SI q-bio.MN
Exploiting memory effects to detect the boundaries of biochemical subnetworks
本文提出利用部分观测生化网络含噪时间序列中的记忆效应，来检测观测子网络与未观测部分相互作用的边界，为可靠的网络重建提供了新途径，并在EGFR网络动力学中验证了其有效性。
2023-10-18 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.data-an
Limitations of the stochastic quasi-steady-state approximation in open biochemical reaction networks
准稳态近似在大型开放化学反应网络中嵌入的Michaelis-Menten反应中的应用是细胞内生化反应的确定性和随机模拟中流行的模型降阶技术。人们经常假设，使用随机准稳态方法得到的减少主方程的预测是在非常好的协议与完整的主方程的预测，提供的确定性准稳态近似的有效性的条件得到满足。我们在这里使用的线性噪声近似表明，这种假设通常是不合理的米氏反应与底物输入，一个开放的嵌入式酶反应的最简单的例子。减少主方程的方法被发现大大高估的内在噪声的大小在低拷贝数的分子。一个简单的公式得到的减少和充分的主方程的衬底浓度波动的方差的预测之间的相对误差。当模拟中等或高效酶时达到最大误差，在这种情况下，误差约为30%。通过随机模拟，使用实验参数值参与蛋白质水解，生物合成和发酵的酶的理论预测进行验证。
2011-10-30 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph q-bio.MN
The interplay of intrinsic and extrinsic bounded noises in genetic networks
在被认为是一种讨厌的东西被过滤掉之后，最近人们清楚地看到，生化噪音在遗传网络中起着复杂的作用，通常是完全功能性的。在过去的十年中，遗传网络的内在和外在噪声的影响进行了深入的研究，虽然贡献的同时存在的两个稀疏。外部噪声通常被建模为一个无界的白色或有色高斯随机过程，即使现实的随机扰动是明确有界的。本文考虑非线性网络的Gillespie型随机模型，即内禀噪声，其中模型的跳跃率受到由一个适当的生化状态依赖的Langevin系统合成的有色有界外禀噪声的影响.这些系统描述的主方程，并推导出仿真算法来分析它们。这种新的建模范式应该扩大适合建模的系统类别。我们研究了振幅和自相关时间的外在正弦-维纳噪声的影响：$(i)$的Michaelis-Menten近似的嘈杂的酶反应，我们表明，也适用于在共同存在的内在和外在的噪声，$(ii)$模型的酶无效循环和$(iii)$的遗传切换开关。在$(ii)$和$(iii)$，我们表明，存在一个有界的外来噪音诱导定性修改所涉及的化学物质的概率密度，新的模式出现，从而表明可能的功能作用有界噪音。
2012-06-06 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.MN
Dynamical metastability and re-entrant localization of trapped active elements with speed and orientation fluctuations
本文用 Fokker–Planck 精确方法分析谐势阱中速度与取向涨落活性粒子的含时矩和稳态分布，揭示亚稳态饱和、两类非高斯行为及重入局域化转变。
2024-10-29 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
A Structural Theory of Quantum Metastability: Markov Properties and Area Laws
本文提出量子亚稳态的结构理论，证明其满足互信息面积律和马尔可夫性质，并建立自由能局部极小、非交换Fisher信息与细致平衡的等价框架，为量子热模拟提供可行目标。
2025-10-09 cond-mat.stat-mech math-ph math.MP
Noise control in gene regulatory networks with negative feedback
基因和蛋白质通过复杂的生化反应回路调节细胞功能。这些调控网络的组件中的波动导致噪声，该噪声总是破坏信号，可能损害功能。在这里，我们创建了一个实用的形式主义的基础上介绍的想法维纳和Kolmogorov（WK）的过滤噪声在工程通信系统，以定量评估在何种程度上可以控制噪声的生物过程中，涉及负反馈。应用的理论，再现了先前证明的缩放的信号事件的数量方面的噪声抑制的下限，表明四环素抑制剂为基础的负调控基因电路的行为作为WK过滤器。对于类Hill-like非线性调节函数，这种类型的滤波器提供了最佳的噪声降低。我们的理论方法可以很容易地结合实验测量的响应函数在各种各样的遗传电路，阐明生物网络最小化噪声的一般原则。
2016-03-08 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.MN
Exponential sensitivity of noise-driven switching in genetic networks
已知细胞利用生化噪声在不同的基因表达状态之间概率性地切换。我们证明，这种噪声驱动的开关是由概率分布的尾部，因此是指数敏感的生理参数，如转录和翻译速率的变化。然而，如果mRNA的寿命很短，则仍然可以使用基因表达的仅蛋白质模型精确地模拟转换。指数灵敏度限制了噪声驱动切换的鲁棒性，这表明细胞可能使用其他机制来可靠地切换。
2008-09-02 cond-mat.stat-mech q-bio.CB q-bio.MN
Detailed Balanced Chemical Reaction Networks as Generalized Boltzmann Machines
California Institute of Technology（加州理工学院）；Imperial College London（帝国理工学院）
一个微米大小的相互作用的分子袋能理解并适应不断波动的环境吗？细胞生命提供了一个肯定的存在证据，但允许生命存在的原则还远未得到证明。工程和理解生化计算的一个挑战是由于化学波动引起的固有噪声。在本文中，我们从机器学习理论、化学反应网络理论和统计物理学中汲取了一些见解，以表明广泛的和生物相关的详细平衡化学反应网络能够表示和调节复杂的分布。这些结果说明了生物化学计算机如何使用固有的化学噪声来执行复杂的计算。此外，我们使用我们明确的物理模型推导出热力学成本的推理。
2022-05-12 cond-mat.stat-mech cs.LG q-bio.MN
Demagnetization via Nucleation of the Nonequilibrium Metastable Phase in a Model of Disorder
我们研究了二维非平衡伊辛铁磁体的亚稳和成核。正则平衡被一个弱随机扰动动态地阻碍，该扰动模拟了未知源的均匀无序。我们提出了一个简单的理论描述，在完美的协议与蒙特卡罗模拟，假设非平衡亚稳态的衰减是由于，在平衡，表面和体积之间的竞争。这表明人们接受一个非平衡的“自由能”在介观/集团水平，它enembered一个非平衡的“表面张力“与一些特殊的低T行为。我们说明了有趣的非平衡现象的发生，包括：（一）噪声增强稳定的非平衡亚稳态;（二）再入强非平衡条件下的亚稳态极限;和（iii）共振传播的域壁。我们的系统的合作行为也可以理解为一个Langevin方程的加性和乘性噪声。我们还研究了亚稳态的情况下，开放的边界，因为它可能对应于一个磁性纳米粒子。然后，我们观察到突发式的松弛在低T下，触发的额外的表面随机性，与无标度雪崩，这非常类似于许多复杂系统的松弛报告的类型。我们表明，这是由于许多退磁事件的叠加，每个具有明确定义的规模，这是由它起源的畴壁的曲率。这是一个在非平衡环境中的（表观）标度不变性的例子，它与任何熟悉的临界性无关。
2006-12-28 cond-mat.stat-mech
Dynamical mean-field theory: from ecosystems to reaction networks
自然生态系统和生物化学反应网络都涉及异质性代理的群体，其合作和竞争的相互作用导致了物种丰度的丰富动态，尽管规模差异很大。大型生态系统多样性的维持是一个长期存在的难题，最近通过随机模型的动力学平均场论的推导取得了进展。特别是，最近已经表明，这些随机模型有一个混乱的阶段，其中丰度显示野生波动。当包括适度的空间结构时，这些波动稳定下来，多样性得以维持。这些现象是否以及如何在生化反应网络中有相似之处，目前尚不清楚。建立这种联系是有趣的，因为生命需要大量分子物种之间的合作。在这项工作中，我们发现了一个反应网络，其大规模的行为恢复随机Lotka-Volterra模型最近被认为是在理论生态学。我们澄清了必要的假设，以获得其大尺度的描述，并揭示了基本的假设上的噪音恢复以前的动态平均场论。然后，我们展示了如何当地细致平衡和积极的反应速率，这是关键的物理要求的化学反应网络，建设一个相关的动力学平均场论的生化反应网络提供了障碍。最后，我们概述了未来的前景和挑战。
2022-11-10 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech nlin.AO
System size expansion using Feynman rules and diagrams
对于随机系统中大波动的定量研究，几乎没有分析方法。在这篇文章中，我们开发了一个简单的图解方法的化学主方程，使我们能够计算多时间的关联函数，这是准确的任何所需的顺序在van Kampen的系统尺寸扩展。具体来说，我们提出了一套费曼规则，从这个图形微扰展开可以构造算法。然后，我们应用的方法来推导出封闭形式的领导阶校正的线性噪声近似的固有噪声功率谱一般生化反应网络。最后，我们说明了我们的结果，通过描述噪声引起的振荡的mixselator反应计划，这是不捕获的常见的线性噪声近似。
2014-09-04 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph q-bio.QM
Macroscopic dynamics of quadratic integrate-and-fire neurons subject to correlated noise
School of Physics and Astronomy, Yunnan University（云南大学物理与天文学院）
研究揭示了相关噪声对神经元群体活动的抑制作用及网络亚稳态特性，为复杂随机网络动力学提供了理论支持。
2026-01-15 cond-mat.stat-mech nlin.AO q-bio.NC
