生物传感器超稳态信息基准 -- Mpemba 类似的感知撤退效应
统计力学
2024-12-19 v1 生物物理
定量方法
摘要
生物传感器依赖于配体浓度的时间动力学进行信号传感。感知性能受到生物传感器在不同环境协议下状态转移动力学可区分性的限制。本工作提出了一套完整的理论，以刻画生物传感器任意瞬态感知动力学。此处，通过 Kullback-Leibler (KL) 散度量化生物传感器的感知性能，其计算对象是传感器随机路径概率分布之间的差异。我们引入了一种新型基准，用于评估传感器在远离平衡态时的瞬态感知性能。我们发现，多状态传感器存在一种反直觉现象：尽管初始暴露于高配体浓度可能阻碍传感器对未来浓度上升的敏感性，但某些传感器若在高浓度暴露后转至低浓度环境进行短暂重置，可能会显示出对敏感性的提升。提升后的性能超过了初始来自低浓度环境的传感器性能。这种效应类似于药物撤退效应，可由多状态传感器的马尔可夫动力学解释，类似于马尔可夫 Mpemba 效应。此外，针对 4 状态传感器的详尽机器学习研究揭示了传感器性能与其状态马尔可夫图结构之间的紧密联系。
引用
@article{arxiv.2406.04304,
title = {Information Benchmark for Biological Sensors Beyond Steady States -- Mpemba-like sensory withdrawal effect},
author = {Asawari Pagare and Zhiyue Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.04304},
year = {2024}
}