Universal properties of concentration sensing in large ligand-receptor networks
细胞使用有限的一组受体来估计其环境中化学配体的浓度。最近的工作表明,结合和非结合事件的时间序列,只有一个单一的受体,可以用来估计多个配体的浓度。在这里,对于一个网络的许多配体和许多受体,我们表明,这种时间序列可以用来估计浓度的几倍,因为有受体的配体物种。至关重要的是,我们证明了这些估计的逆协方差矩阵的谱具有几个普遍的性质,我们可以追溯到Vandermonde矩阵的性质。我们认为,这可以被细胞用于现实的生化解码网络。
2019-06-20 physics.bio-ph q-bio.MN
Fundamental Limits to Cellular Sensing
近年来的实验表明,活细胞可以高精度地测量低化学浓度,并且在理解化学传感精度的基本限制方面取得了很大进展。化学浓度测量从配体分子与受体蛋白的结合开始,这是一个固有的噪声过程,特别是在低浓度下。将配体浓度信息从受体传递到细胞的信号网络必须尽可能地过滤这种细胞外部的噪声。然而,这些网络在本质上也是随机的,这意味着它们也会向传输的信号中添加噪声。在这篇综述中,我们将首先讨论配体与受体的扩散运输和结合如何设置受体相关时间,然后下游信号通路如何整合受体状态中的噪声;我们将讨论受体的数量、受体相关时间和有效整合时间如何共同设置传感精度的基本限制。然后,我们讨论了细胞如何消除受体噪声,同时抑制信号网络中的固有噪声。我们描述了为什么这种时间整合机制需要三类资源-受体和它们的整合时间,读出分子,能量-以及每个资源类如何设置一个基本的传感限制。我们还简要讨论了最大似然估计的方案,受体协同性的作用,以及细胞复制协议如何不同于典型的复制协议通常认为在计算文献中,解释为什么细胞传感系统永远无法达到兰道尔限制的最佳权衡之间的准确性和精力充沛的成本。
2015-05-25 physics.bio-ph q-bio.MN q-bio.SC
Theoretical Limit Of Concentration Sensing of Single Receptor Artificial Biosensors
化学工程生物传感器在准确测量生物标志物的浓度方面非常低效,特别是在疾病的早期诊断期间。另一方面,单细胞系统,如趋化性细菌,可以非常精确地感知它们的环境。因此,人们期望在最先进的人工传感器中实施最佳细胞感测策略可以产生最佳精确的生物传感器。然而,由于测量噪声的存在,在生物系统中最优的策略在人工系统中可能不是最优的。因此,在人工传感系统的情况下,模仿生物策略可能不是最佳路径,因为存在固有的测量噪声。
2019-07-11 physics.bio-ph physics.med-ph q-bio.MN
Universal energy-accuracy tradeoffs in nonequilibrium cellular sensing
本研究结合多理论推导单细胞浓度传感精度极限,发现简单观测下非平衡受体存在能量-精度帕累托最优权衡,提出新型热力学不确定关系并推广经典Berg-Purcell极限。
2021-12-17 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.CB
Perfect adaptation in eukaryotic gradient sensing using cooperative allosteric binding
Johns Hopkins University(约翰斯·霍普金斯大学)
研究提出通过变构因子调控受体结合状态,实现细胞在不同浓度下对化学梯度的精准感知,并发现适应速度与感知精度存在权衡关系。
2025-08-29 physics.bio-ph q-bio.CB
Physical limit to concentration sensing amid spurious ligands
为了适应不断变化的环境中的行为,细胞通过将外部配体与其受体结合来感知浓度。然而,不正确的配体可能与受体非特异性结合,并且当它们的浓度很大时,这种结合活性可能干扰感兴趣配体的感测。在这里,我推导出分析的物理限制的浓度传感的准确性之间的大量的干扰配体。当正确配体的平均结合时间是不正确配体的两倍时,发现了标度转换。我讨论了如何物理绑定可以接近级联的受体状态概括动力学校对计划。
2015-07-22 physics.bio-ph q-bio.MN
Nonequilibrium sensing and its analogy to kinetic proofreading
对于一个典型的趋化性模型,我们分析了一个非零的亲和力驱动受体的平衡如何影响灵敏度。当受体活性的变化涉及ATP水解时,这种亲和力就会产生。在配体浓度范围内集成的灵敏度被证明是增强的亲和力,提供了一个测量多少能量消耗提高感测。有了这个综合灵敏度,我们可以建立一个有趣的类比与非平衡受体和动力学校对的传感:在综合灵敏度的增加相当于减少的错误在动力学校对。受体的占用率对磷酸化和去磷酸化反应速率反应速率的影响被证明是至关重要的综合灵敏度和亲和力之间的关系。这种影响甚至可能导致非零亲和力降低积分灵敏度的情况,这对应于反校对。
2015-05-28 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.MN
General Chemical Reaction Network Theory for Olfactory Sensing Based on G-Protein-Coupled Receptors : Elucidation of Odorant Mixture Effects and Agonist-Synergist Threshold
提出一种适用于一般气味混合物和任意数量嗅觉受体的通用化学反应网络理论,定义气味活性向量并简化为米氏形式,定量描述抑制、遮蔽、协同等混合物效应。
2023-09-05 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.MN
Cooperative Model of Bacterial Sensing
细菌的趋化性是由一组受体的信号传导控制的。提出了一个合作模型,其中相邻的受体二聚体之间的耦合增强了敏感性,刺激可以被检测到,而不会减少趋化性可以操作的化学效应浓度的范围。单个受体二聚体具有两种稳定的构象状态:一种是活性的,一种是非活性的。噪声引起这些状态之间的分布,受配体结合的概率,也由相邻受体二聚体的构象状态。基于与随机分布磁场中伊辛模型的等价性,求解了两态模型。该模型只有两个有效参数,并统一了一些实验结果。根据比较耦合和噪声的参数的值,信号可以对与配体结合的受体二聚体的分数的变化任意敏感。甲基化水平变化的抵消作用映射到伊辛模型中的诱导场。通过将活性返回到刺激前水平,这使受体簇适应化学效应物的新的环境浓度,并确保可以在宽范围的浓度下保持敏感的反应。
1999-01-28 cond-mat physics.bio-ph q-bio.MN
The role of topology in electrical properties of bacteriorhodopsin and rat olfactory receptor I7
我们报告的两个传感蛋白:细菌视紫红质和大鼠嗅觉受体OR-I7的电特性。作为相关的输运参数,我们考虑的小信号阻抗谱和静态的电流-电压特性。计算结果与现有的实验结果进行了比较,并对模型的可预测性进行了测试,为未来的前景。
2011-02-16 cond-mat.mes-hall cond-mat.soft physics.bio-ph
Optimal receptor-cluster size determined by intrinsic and extrinsic noise
生物细胞利用细胞表面受体感知环境中的外部化学刺激。为了增加传感的灵敏度,受体通常聚集,最明显的是在细菌趋化性中,这是一般信号和传感的范例。虽然弱刺激的放大在没有噪声的情况下是有用的,但其有用性在存在外部输入噪声和内部信号噪声的情况下不太清楚。在这里,细菌的趋化性为例,我们结合变构Monod-Wyman- Changeux模型的信号放大受体复合物与噪声的计算,研究它们的相互联系。重要的是,我们计算了信噪比,描述了聚类对细胞的有益和有害影响的平衡。有趣的是,我们发现,在没有内在信号噪声的情况下,细胞构建噪声输入刺激的受体复合物没有优势。然而,与内在噪声,最佳的复合物的大小出现在细菌中的化学感受器复合物和真核细胞的脂筏中的蛋白质聚集体的大小的估计线。
2011-01-13 physics.bio-ph q-bio.SC
Chemotaxis in uncertain environments: hedging bets with multiple receptor types
真核细胞能够在广泛的环境中感知化学梯度。我们表明,如果一个细胞暴露在一个高度可变的环境中,它可能会获得趋化性的准确性,表达多种受体类型与不同的亲和力相同的信号,如常见的化学趋化细胞,如Dictyosteopathy。随着环境不确定性的增加,细胞会在偏好单一受体类型和多种类型的混合受体之间发生转变--从而避免不利环境的可能性。我们预测给定特定环境的最佳受体亲和力。在化学趋化中,细胞也可以随时间整合它们的测量。令人惊讶的是,与多种受体类型的时间整合是定性的梯度传感不同的一个单一的类型-细胞可以提取数量级的趋化信息比预期的幼稚的时间整合。我们的研究结果显示了细胞何时应该表达多种受体类型来进行chemotax,以及细胞如何有效地解释来自这些受体的数据。
2020-09-21 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.CB
Determining the accuracy of spatial gradient sensing using statistical mechanics
许多真核细胞能够通过直接测量空间浓度差来感知化学梯度。这种梯度感测的精度受到扩散颗粒与细胞表面上的特定受体结合的波动的限制。在这里,我们探索的空间传感机制的物理限制,通过建模的趋化细胞作为一个伊辛自旋链受到空间变化的领域。这使我们能够得到梯度参数的最大似然估计以及其渐近不确定性的明确表达式。准确性随着细胞的大小而增加,并且我们的结果表明,通过在相邻受体之间引入非零协同性,可以进一步提高这种准确性。因此,与最近的实验数据一致,小细菌可以进行梯度的空间测量。
2010-06-02 physics.bio-ph q-bio.CB q-bio.QM
Precision of flow sensing by self-communicating cells
转移性癌细胞通过自我交流检测淋巴流向:它们分泌并检测一种化学物质,由于流动,该化学物质各向异性地返回细胞表面。分泌速率低,意味着检测噪声可能起重要作用,但尚未探索这种机制的感官精度。在这里,我们推导出两种普遍存在的检测方法的流量传感精度:吸收与与表面受体的可逆结合。我们发现,由于吸收扭曲了细胞旨在检测的信号,因此结合更加精确。与实验相比,我们的结果表明,癌细胞的操作非常接近物理检测极限。我们的预测是,细胞应该可逆地结合该化学物质,而不是吸收它,这一预测得到了该配体-受体对的内吞数据的支持。
2020-07-11 physics.bio-ph q-bio.CB
Reconstructing the gradient source position from steady-state fluxes to small receptors
从通过小受体的扩散粒子的通量中恢复源的位置允许生物细胞确定其相对位置、空间定位并将其引导到最终目标。然而,如何从点通量中恢复源仍然不清楚。使用窄逃逸时间方法的一个开放的域,我们计算的布朗粒子的扩散通量产生的稳态梯度从一个单一的源通过小孔分布在一个表面上的二维。{We发现当存在至少3个接收器并且源定位在不超过10个单元半径的距离时,可以恢复源的位置,但是在窄带中该条件不是必需的。本方法为单细胞水平梯度方向感测的第一步提供了计算基础。
2017-05-06 physics.bio-ph q-bio.CB
Cell-to-cell variation sets a tissue-rheology-dependent bound on collective gradient sensing
当单个细胞感受到化学梯度和化学税时,随机受体-配体结合可能是细胞准确性的基本限制。然而,对于响应梯度的细胞簇,有一个关键的区别:即使是遗传上相同的细胞对化学信号的反应也不同。通过理论和模拟,我们发现集体趋化性受到细胞间信号变化的限制。我们发现,当不同的细胞合作时,产生的偏差可能比配体-受体结合的影响大得多。具体而言,当强响应细胞位于细胞簇的一端时,簇运动偏向于该细胞。如果群集在足够长的时间内对测量值进行平均,以使细胞重新排列,则可以减轻这些错误。因此,流体集群能够更好地感知梯度:我们推导出集群精度,细胞到细胞的变化,和集群流变学之间的联系。由于这种联系,增加单个细胞运动的噪音实际上可以通过改善流动性来增加集群的集体准确性。
2017-07-12 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.CB
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
Prediction and Dissipation in Biochemical Sensing
细胞通过能量耗散途径感知和预测环境。然而,目前还不清楚耗散是否有助于或损害预测。在这里,我们研究耗散和预测可逆结合配体的受体的最小感觉模块。我们发现,该模块进行短期预测最佳时,在绝热制度的耗散消失。相比之下,超出一个关键的预测区间,预测成为最精确的最大耗散的制度,这表明耗散传感在生物系统中可以用来提高预测性能。
2013-12-19 physics.bio-ph q-bio.MN
Bidirectional allostery mechanism of catch-bond effect in cell adhesion
捕获键,其中非共价配体-受体相互作用被张力反直觉地加强,在机械应力下的细胞粘附中起主要作用。捕获键形成的一个基本先决条件是力诱导的配体结合界面的重塑发生在键断裂之前。然而,受体蛋白利用什么策略来满足这种特定的动力学控制仍然不清楚,使得捕获键的机制理解是一个悬而未决的问题。本文报道了透明质酸受体CD 44的捕获键的双向变构机制,该受体负责淋巴细胞和循环肿瘤细胞的滚动粘附。配体HA的结合变构地降低了用于解锁另外稳定折叠的力感测元件(即,前向变构),使得小得多的张力可以在键断裂之前通过后向变构偶联触发受体蛋白质的构象转换到高结合强度状态。原子分子动力学模拟进一步支持了前向变构效应。这种双向变构机制实现了捕获键所需的特定动力学控制,并且可能在细胞粘附中被普遍利用。我们还发现了一个滑动-捕获-滑动三相模式的力响应的CD 44-HA键所产生的力诱导的重新分配的平行解离途径。确定了形成捕获键的受体蛋白质的基本热力学和动力学特征。
2023-03-08 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.SC
Memory improves precision of cell sensing in fluctuating environments
生物细胞经常被发现在接近单分子检测极限的情况下感知它们的化学环境。令人惊讶的是,这种精度高于对基本物理极限的简单估计,暗示了主动传感策略。在这项工作中,我们分析了细胞记忆的影响,例如从缓慢的生化过程中,对细胞表面受体的传感精度。我们推导出的解析公式,这表明,内存显着提高感知弱波动的环境。然而,令人惊讶的是,当内存被动态调整时,即使在强烈波动的环境中,精度也总是得到提高。在支持这一预测,我们量化的方向偏差在趋化性Dictyosteelium discoideum细胞在流动室交替化学梯度。细胞传感和控制工程之间的强烈相似性表明,生物体具有普遍的解决问题的策略。
2014-06-30 physics.bio-ph q-bio.MN q-bio.SC
Optimal Cell Shape for Accurate Chemical Gradient Sensing in Eukaryote Chemotaxis
本研究基于最大似然估计理论框架,揭示了细胞形状变形对化学梯度感知精度的限制机制,发现凹形三分支形状能最优平衡感知精度与变形能耗,并预测细胞通过“运动与扩张”循环实现高效趋化。
2025-03-06 physics.bio-ph q-bio.CB
Signal focusing through active transport
针对分子热扩散限制生化受体传感精度的问题,提出通过分子马达主动运输将信号分子定向递送至受体扩散距离内的“主动聚焦”机制,有效降低计数噪声相关时间并提升传感精度。
2015-01-13 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.SC
Tradeoffs in concentration sensing in dynamic environments
本文研究动态环境中细胞浓度感知的权衡问题,通过建模分析细菌游动导致的浓度变化,发现最优感知策略由感知噪声与环境变化比率及时间尺度比率决定。
2023-09-29 physics.bio-ph q-bio.CB
Spatial and Temporal Sensing Limits of Microtubule Polarization in Neuronal Growth Cones by Intracellular Gradients and Forces
神经元生长锥是真核细胞中对定向化学信号反应最敏感的细胞。虽然动态微管细胞骨架已被证明是必不可少的生长锥转向,空间线索与微管极化耦合的精确性质是不太了解。在这里,我们提出了一个计算模型的微管极化在一个转动的神经生长锥(GC)。我们探索的限制方向线索在修改微管的空间极化的微管动力学,梯度的监管机构和逆行力沿丝状伪足的作用进行测试。我们分析了微管在定向刺激下的稳态和跃迁行为。该模型提出了新的预测在生长锥和最快的极化时间的化学信号的最小角展。基于调节剂的循环磷酸化-去磷酸化的调节反应-扩散网络预测受体信号幅度可以产生微管的最大极化,而不是网络中的反馈回路或放大。使用现象学和网络模型,我们已经证明了MT极化系统在转向神经元中工作的一些物理限制。
2012-11-01 physics.bio-ph q-bio.CB q-bio.SC