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酶-底物复合物形成调控代谢通路中的扩散驱动图案形成

人工智能 2025-12-19 v1 机器学习 量子物理

摘要

代谢通路的空间组织可以源于酶动力学与扩散驱动不稳定性之间的相互作用。本研究 investigates 可逆酶-底物结合如何影响两步代谢通路中的图案形成。我们从酶-底物在催化转化前可逆结合的机制描述开始,构建一个显式包含酶-底物复合物的三物种反应扩散系统。我们首先分析齐齐的动力学,确定动力学系统的唯一稳态。利用快速结合动力学与较慢的代谢物浓度演变之间的尺度分离,我们采用酶-底物复合物的准稳态近似推导出一个简化的二变量模型。该简化保留了催化反应与空间传输之间本质的非线性耦合。线性稳定性和弱非线性分析揭示了扩散驱动 (Turing) 不稳定性的条件,表明可逆酶结合显著改变不稳定性区域的位置和范围,与有效动力学模型的比较结果表明如此。数值仿真确认了解析预测,展示了酶-底物相互作用如何重塑图案选择并延缓空间异质性的出现。这些结果在酶结合动力学、扩散驱动图案形成以及中尺度代谢组织之间提供了机械联系。该提议框架为研究酶网络中的空间图案提供了可行的方法,可能有助于解释液-液相分离相关的结构生物学域的出现。

关键词

引用

@article{arxiv.2512.15736,
  title  = {Anubuddhi: A Multi-Agent AI System for Designing and Simulating Quantum Optics Experiments},
  author = {S. K. Rithvik},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2512.15736},
  year   = {2025}
}