兴奋与抑制失衡通过对称性影响动力学复杂性

从放射虫矿物骨骼的完美径向对称到同手性的破缺对称，自然规律背后的逻辑数百年来一直令科学家着迷。自然的一些对称性在形态和物理结构中清晰可见，而另一些则隐藏在系统组分间的相互作用网络中。正如可见的对称与不对称有助于系统的美感，隐藏的对称是否也有助于系统的功能和谐？如果是，又是如何实现的？在此我们证明，从细胞信号传导到癌症的生物系统相互作用网络表现出一种动力学反射对称性，其作用是扩展系统的动力学复杂性。这种扩展遵循关于动力学循环长度的精确规则，并由兴奋与抑制之间一种特殊的失衡所促成。为探究这种反射对称性演化所需的条件，我们使用多目标遗传算法来生成具有长动力学循环的网络。我们发现，在进化过程中打破反射对称性的局部结构模体被删除，为对称性在动力学复杂性中的因果作用提供了证据。最后，我们在耐药癌细胞基因表达的实时连续值 scRNA-seq 数据中识别出对称性。总体而言，我们的工作揭示了生物学中一类存在于系统组分相互作用网络中的隐藏对称性，并强调了它们的功能重要性。我们的方法数学上简单且计算开销低，适用于现代实验中常获取的各类生物数据。