基于细胞突起的形态发生定向搜索与捕获模型

在本文中，我们发展了基于细胞突起（cytoneme）的形态发生定向搜索与捕获模型。我们考虑一条从源细胞萌发并搜索一组 $N$ 个目标细胞 $\Omega_k\subset \R^d$，$k=1,\ldots,N$，其中 $d\geq 2$ 的单个细胞突起。我们假设每次细胞突起萌发时，它沿随机方向生长，使得朝向第 $k$ 个目标定向的概率为 $p_k$ 且 $\sum_{k=1}^Np_k<1$。因此，除非存在某种返回萌发位点并随后以新方向萌发的机制，否则存在找不到目标的非零概率。我们将后者建模为具有随机重置、有限返回时间和不应期的一维搜索过程。我们使用更新方法计算细胞突起被给定目标细胞捕获的分裂概率和条件平均首次通过时间（MFPTs）。然后我们确定在多轮搜索-捕获事件和形态发生素降解后目标细胞集合上的稳态形态发生素积累。这进而产生跨目标细胞集合的相应形态发生素梯度，其陡度取决于重置率。我们通过考虑单层目标细胞来说明该理论，并讨论向多个细胞突起的推广。