动态细胞内网络中扩散输运时间的快速求解器
Fast solver for diffusive transport times on dynamic intracellular networks
AI总结：
针对细胞内网络结构动态变化影响扩散输运的问题，提出一种基于网络理论的高效计算方法，可求解二维平面网络上粒子扩散的平均首次通过时间，经合成网络基准测试后成功应用于内质网活细胞数据。
摘要：
细胞内的粒子输运受其在搜寻局域靶区域或反应伙伴时所穿越的细胞内网络的特性影响。此外，鉴于许多细胞内结构的快速周转，理解网络结构的时间变化如何影响扩散输运至关重要。本研究中，我们利用网络理论跨尺度表征复杂的细胞内生物环境。我们开发了一种高效的计算方法，用于计算平均首次通过时间，以模拟粒子沿从荧光显微镜成像提取的二维平面网络扩散的过程。我们首先在合成网络的情境下对该方法进行基准测试，随后将其应用于来自内质网管状网络的活细胞数据。
英文摘要：
The transport of particles in cells is influenced by the properties of intracellular networks they traverse while searching for localized target regions or reaction partners. Moreover, given the rapid turnover in many intracellular structures, it is crucial to understand how temporal changes in the network structure affect diffusive transport. In this work, we use network theory to characterize complex intracellular biological environments across scales. We develop an efficient computational method to compute the mean first passage times for simulating a particle diffusing along two-dimensional planar networks extracted from fluorescence microscopy imaging. We first benchmark this methodology in the context of synthetic networks, and subsequently apply it to live-cell data from endoplasmic reticulum tubular networks.
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