亚阈值 regime 下嗅觉受体神经元选择性的最大化

已知若以亚阈值浓度向嗅觉受体神经元（ORN）呈现气味——即ORN结合受体蛋白（RPs）数的平均值不足以产生尖峰，但凭借平均值周围的涨落仍可能产生——则ORN选择性可高于更高浓度下的选择性，尤其高于该ORN的RPs选择性。本工作中，在简化ORN模型框架下找到了提供最高ORN选择性的最优气味剂浓度，并推导了最高选择性对ORN中RPs总数$N$及其阈值$N_{0}$的依赖关系。当$N_{0}$接近1或$N$时，亚阈值 regime 下增强选择性效应表现得最为明显。其在较大$N$值下也更为显著。