基于相互作用基序的自组织代谢循环分类
软凝聚态物质
2023-10-12 v1 统计力学
生物物理
摘要
具有催化活性且具趋化性的粒子可通过其所作用的浓度场发生相互作用，这进而可能导致大规模空间自组织。当这些活性粒子通过多个场相互作用时，这些相互作用获得额外的结构，从而产生新的集体行为形式。本文研究一类活性物种的混合物，其催化底物化学品向产物化学品的转化，并对底物与产物的浓度梯度均表现出趋化性。此类物种发展出非互易的特异性相互作用，我们将其粗粒化为吸引与排斥，从而可能导致复杂的相互作用网络。我们考虑三物种代谢循环这一特例，其中每个物种与自身及循环中另两个物种均发生相互作用。我们发现，仅对底物梯度趋化的物种循环的稳定性由一组两个无参数条件主导，我们利用这些条件对相应少量的相互作用网络进行分类。在底物与产物均趋化的更一般情况中，我们可推导出一组两个高维稳定性条件，其可用于基于所含自相互作用与成对相互作用基序对所有可能的相互作用网络稳定性进行分类。我们引入的分类方案有助于指导未来关于复杂相互作用网络动力学及此类代谢活性复杂系统中相应大参数空间探索的研究。
引用
@article{arxiv.2305.05472,
title = {Interaction-motif-based classification of self-organizing metabolic cycles},
author = {Vincent Ouazan-Reboul and Ramin Golestanian and Jaime Agudo-Canalejo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.05472},
year = {2023}
}