Chemotaxis When Bacteria Remember: Drift versus Diffusion
{ \sl大肠杆菌}（{ \sl E.大肠杆菌）细菌通过在运行和翻滚模式之间切换来控制它们的轨迹，这是它们过去经历的营养浓度的函数。在短时间内，人们观察到细菌种群的漂移，而在长时间内，人们观察到在高营养区域的积累。最近的研究将趋化性视为向有利区域漂移和在有利区域积累之间的折衷。一些早期的研究假设细菌在跌倒时重置其记忆--这一事实没有被实验证实--并使用近似的粗粒度描述。在这里，我们重新讨论趋化性的问题，而不诉诸任何记忆重置。我们发现，当细菌以非适应的方式对环境作出反应时，趋化性通常由扩散主导，而当细菌以适应的方式作出反应时，趋化性由运动中的偏差主导。在自适应情况下，有利的漂移与有利的积累一起发生。我们从详细的模拟和各种分析参数得出我们的结果。特别是，我们引入了一个新的粗粒度的描述偏向扩散的趋化性，我们讨论了它离开旧的粗粒度的描述。
2011-12-07 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.CB
Noise Filtering Strategies of Adaptive Signaling Networks: The Case of E. Coli Chemotaxis
在一类自适应感觉网络中，识别了两种不同的过滤输入信号中噪声的机制。我们发现，高频噪声通过时间平均的输出退化过程过滤，而低频噪声通过负反馈自适应阻尼。两个滤波过程本身都引入了固有噪声，发现这些噪声未被滤波，因此即使没有信令，也可以达到显著的内部噪声基底。这些结果应用于E.大肠杆菌趋化性。我们明确地表明，伯格-珀塞尔时间平均计划的分子机制是反应调节剂CheY-P的去磷酸化，而不是如前所述的受体适应过程。由于随机配体结合-解结合事件和随机配体分子扩散而产生的高频噪声通过CheY-P去磷酸化过程在大肠杆菌中平均到可忽略的水平。我们确定了一个以前未研究的噪声源所造成的随机运动的细胞在配体梯度。我们发现，这种随机游走诱导的信号噪声有一个发散的低频分量，这是只呈现有限的受体适应过程。对于E. coli传感范围内，这种占主导地位的外部噪声可以与系统中的显著固有噪声相媲美。系统地研究了系统的响应及其涨落对关键时间尺度的依赖性。我们表明，趋化性途径可能已经进化到优化梯度感应，强反应，和噪声控制在不同的时间尺度
2011-04-20 physics.bio-ph q-bio.CB q-bio.SC
A path-integral formulation of the run and tumble motion and chemotaxis in Escherichia coli
像大肠杆菌这样的细菌以一系列的奔跑和翻滚的方式运动：当奔跑状态（直线运动）需要所有的鞭毛马达以逆时针模式旋转时，翻滚是由一个或多个马达的状态转变为顺时针旋转模式引起的。在环境中存在引诱剂梯度的情况下，在有利方向上的运行被延长，并且这导致生物体在梯度方向上的净漂移。潜在的信号转导机制通过双叶响应函数产生定向运动，所述双叶响应函数将鞭毛马达的顺时针偏置与引诱剂浓度的时间变化相关联。响应函数的两个叶（正和负）由$\sim 1$ s的时间间隔分开，使得细菌有效地比较空间中两个不同位置处的浓度并相应地响应。我们在这里提出了一种新的路径积分方法，使我们能够解决这个问题，在最一般的方式，包括多步CW-CCW过渡，方向持久性和幂律等待时间分布。该方法使我们能够计算数量，如有效扩散系数和漂移速度，在吸引梯度的幂级数展开。显式结果中的最低阶的扩展，提出了特定的模型，其中，在适用的情况下，同意与已知的结果。伽玛分布的运行间隔分布的新结果也提出。
2018-02-23 physics.bio-ph q-bio.CB q-bio.QM
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
Drift and behavior of E. coli cells
大肠杆菌的趋化性在浅的化学梯度中得到了很好的理解，但它的游泳行为在陡峭的梯度中仍然很难解释。通过专注于模拟的单细胞轨迹，我们研究了趋化漂移速度对指数梯度中吸引剂浓度的依赖性。虽然平均漂移速度的最大值可以在浅梯度中的趋化性的分析线性响应理论内解释，但由于陡峭的梯度和有限数量的用于适应的受体甲基化位点而导致的漂移限制超出了微扰理论。例如，我们发现了一个令人惊讶的钉扎细胞的浓度梯度，在细胞用完甲基化位点。为了验证最大漂移的位置，我们使用微流体在精心设计的化学梯度中记录了单细胞轨迹。
2017-10-30 q-bio.CB
Transient drift of Escherichia coli under diffusing Step nutrient profile
细菌如大肠杆菌（E.大肠杆菌）如果保持在空间上不均匀的化学环境中，则表现出偏置运动。在这里，我们提出了独特的时间依赖性的细菌趋化性的特点，在响应扩散的空间步骤配体配置文件。实验获得的漂移速度的时间特性与理论和蒙特卡罗模拟为基础的估计进行了比较，并可以得到很好的协议。这些结果为细菌漂移的时间响应方面带来了新的见解，在理解它们的迁移动力学方面具有深远的影响，这些迁移动力学通过向食物分子的最高浓度游泳来寻找食物，或者逃离毒药，以及更好地理解某些传染病的治疗反应特征。
2018-06-09 physics.bio-ph q-bio.CB
Bacterial chemotaxis: information processing, thermodynamics, and behavior
大肠杆菌长期以来一直被用作模式生物，由于其途径和分子组成的广泛实验表征。以趋化性为例，它允许细菌对化学物质（如营养物质和毒素）做出反应。许多通路的显着的传感和信号的属性，现在简明扼要地总结了设计（或工程）的原则。最近，来自信息论和随机热力学的新方法已经开始解决通路如何处理环境刺激以及限制因素是什么。然而，为了充分利用这些理论上的进步，需要与单细胞实验建立更密切的联系。
2015-12-08 q-bio.CB
Adaptation and Optimal Chemotactic Strategy for E. Coli
在Berg和Purcell关于细菌趋化性的生物物理学经典著作的基础上，我们找到了围毛菌E.大肠杆菌在高、低信噪比范围内。最佳策略取决于环境的特性和单个细菌的特性，因此具有高度适应性。我们回顾相关的实验测试的形式所提出的策略和它的适应性，并提出扩展他们可以测试在这个最简单的感觉处理系统的适应性的限制。
1997-06-16 adap-org cond-mat.soft nlin.AO
Effect of receptor cooperativity on methylation dynamics in bacterial chemotaxis with weak and strong gradient
我们研究甲基化动力学的化学感受器作为一个{ \sl大肠杆菌}细胞在空间变化的化学引诱物环境中移动。我们考虑具有强和弱空间梯度的引诱剂浓度。在细胞沿梯度的上坡和下坡运动期间，我们测量受体簇的平均甲基化水平的时间变化。我们的数值模拟表明，甲基化动力学敏感地依赖于受体簇的大小和梯度的强度。在运行开始后的短时间内，甲基化动力学主要由通常与高受体活性相关的短运行控制。这导致在短时间内脱甲基化。但是对于中间或大时间，长运行起重要作用，并且取决于受体协同性或梯度强度，甲基化的定性变化在该时间范围内可以完全不同。对于弱梯度，无论是上坡还是下坡，在初始去甲基化之后，我们发现甲基化水平随着时间的推移而稳定地增加。类似的定性行为也观察到上坡运行期间的强梯度。然而，甲基化动力学下坡运行在强梯度显示高度非平凡的依赖于受体簇的大小。我们解释这种行为的结果之间的相互作用的信号网络的传感和适应模块。
2022-01-27 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.CB
Theoretical results for chemotactic response and drift of E. coli in a weak attractant gradient
大肠杆菌（Escherichia coli，E.大肠杆菌）在自然环境中以一系列直线运动，被引起方向改变的翻滚打断。它通过延长在源的方向上运行的持续时间来对化学引诱物执行趋化性。当引诱剂浓度存在空间梯度时，这种偏差产生朝向其来源的漂移速度，而在均匀浓度下，大肠杆菌适应，在甲基天冬氨酸的情况下几乎完美。最近，微流控实验已经测量了大肠杆菌在精确控制的引诱剂梯度中的漂移速度，但没有通用的理论表达式。有了这个动机，我们在这里研究了一个解析解模型，基于Barkai-Leibler模型，最初引入解释完美的适应。严格的数学表达式得到的趋化反应函数和漂移速度在弱梯度的限制和假设下，完全随机翻滚。理论预测与实验结果相比，有利的，特别是在高浓度。我们进一步表明，信号转导网络减弱了浓度漂移的依赖性，从而提高了灵敏度的范围。
2010-02-08 cond-mat.stat-mech q-bio.CB q-bio.QM
Self-organized periodicity of protein clusters in growing bacteria
E.大肠杆菌在细胞两极形成簇，也沿细胞体横向形成簇，这种簇在信号传导中起重要作用。最近，使用荧光成像的实验表明，在细胞生长过程中，横向簇形成在沿细胞体大致周期性间隔的位置。在本文中，我们证明了在一个晶格模型，这种空间组织可以自发地从随机成核机制。同样的机制可以解释最近在大肠杆菌中观察到的错误折叠蛋白质的周期性聚集。杆菌
2008-08-06 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech q-bio.CB
Interactions of Solitary Pulses of E. coli in a One-Dimensional Nutrient Gradient
我们研究了在相互作用的E.大肠杆菌种群。当两个种群的E.大肠杆菌被放置在一个长通道的两端，在它们之间有营养供应，它们会像脉冲一样沿着营养梯度向彼此移动。我们提出的实验证据表明，与直觉相反，这两个脉冲在某些情况下会改变方向，并开始远离彼此，营养物质回到它们起源的通道的末端。Keller-Segel趋化模型的模拟重现了实验结果。为了更好地了解这一现象，我们引入了一个启发式的近似Keller-Segel模型中的每个人口的空间分布，推导出一个常微分方程系统，近似其质心和宽度的时间动态。这种近似模型简化了细菌系统的全局动力学分析，使我们能够有效地探索参数变化之间的定性行为变化，从而提供了关于转向行为背后机制的实验可检验假设。
2017-04-21 q-bio.CB
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 methylation noise for best chemotactic performance of {\sl E. coli}
E.大肠杆菌调节鞭毛马达的旋转偏向，鞭毛马达控制其奔跑和翻滚运动，以向高营养浓度的区域迁移。随机噪声在细胞生化通路中的存在对运动偏向的转换机制有重要影响，进而影响细胞的运行和翻滚。我们用激酶活性、甲基化水平和CheY- P-蛋白水平这三个随机变量的耦合时间演化来模拟细胞内反应网络，并研究甲基化噪声对细胞趋化性能的影响.在空间变化的营养物浓度分布的存在下，良好的趋化性能允许细胞快速爬上浓度梯度并在长时间限制内定位在营养物丰富的区域。我们的模拟表明，最佳的性能是在最佳的噪声强度。虽然预期对于非常大的噪声，趋化性将较弱，但违反直觉的是，即使当噪声水平下降到某一值以下时，性能也会下降。我们通过对不同噪声强度下CheY- P-蛋白水平统计的详细分析来解释这一惊人的结果。我们发现，当CheY-P水平低于一定的（噪声依赖）阈值时，细胞倾向于沿着营养物质的浓度梯度移动，这对其趋化反应产生不利影响。该阈值随着噪声的增加而降低，并且这种效应是噪声诱导的趋化性能增强的原因。在恶劣的化学环境中，当营养素随时间降解时，细胞轨迹拦截的营养素的量是有效的性能标准。在这种情况下，我们也找到了一个最佳的噪声强度，这取决于营养寿命。
2018-04-03 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.CB
Optimal sensing and control of run-and-tumble chemotaxis
本文结合最优滤波与 POMDP 的 Kullback-Leibler 控制理论，推导出噪声感知下 run-and-tumble 趋化运动的最优非线性感知与控制策略，并验证其与大肠杆菌趋化性生化模型及实验数据的一致性。
2021-06-23 q-bio.CB
Noise characteristics of the Escherichia coli rotary motor
细菌大肠杆菌中的趋化性途径允许细胞检测外部配体浓度（例如营养物）的变化。该途径调节鞭毛旋转马达，从而调节细胞的游泳行为，将它们引向更有利的环境。虽然分子成分的特点，拴系细胞实验测量的电机行为一直难以解释。在这里，我们研究了感知和信号噪声对运动行为的影响。具体而言，我们认为波动所产生的配体浓度，受体之间的信号状态，适应，蛋白质的磷酸化修饰，和电机之间的切换其两个旋转状态。我们开发了一个模型，其中包括所有的信号步骤的途径，并讨论了一个简化的版本，它捕捉了完整的模型的基本特征。我们发现，电机的噪声特性包含所有这些过程的签名，尽管幅度不同。这使我们能够解决细胞间的变异如何影响运动行为和最佳途径设计的问题。类似的综合分析可以应用于其他双组分信号通路。
2011-03-03 q-bio.CB
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
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
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
Optimal chemotaxis in animal cell intermittent migration
动物细胞可以在不移动的情况下感知化学梯度，并且面临着向目标迁移的挑战，尽管目标位置上有噪声信息。在这里，我们讨论了最佳的搜索策略的追逐者，通过切换两个阶段的运动（“运行”和“翻滚”），在翻滚阶段重新定位自己对目标，并在运行阶段执行持久的随机行走。我们发现，追逐者的平均运行时间可以调整，以尽量减少目标捕捉时间或空间分散的追逐者。我们得到的分析结果的捕获时间和空间分散的运行时间翻滚时间的小和大的比例的限制，和缩放的最佳运行时间的法律。我们的研究结果对动物细胞迁移的最佳趋化策略具有重要意义。
2015-03-17 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.CB
Hydrodynamics of a Micro-Hunter: Chemotactic Scenario
受细菌趋化性的启发，我们提出了一种可以游泳并找到目标的流体动力学分子级猎人。该系统本质上是一个随机的低雷诺数的游泳者，能够在二维空间中移动，并感测由目标发射的化学浓度的局部值。我们表明，通过调整的游泳者的几何和动力学变量，我们总是可以实现一个游泳者，可以导航和搜索的区域具有较高浓度的化学品从一个源发出。本文所讨论的系统也可以作为描述细菌趋化性的理论框架。
2010-09-29 cond-mat.soft q-bio.CB
