细菌随机表型转换与风险对冲建模：随机非线性动力学与临界态识别

波动的环境给细菌种群带来了巨大挑战。在许多细菌物种中观察到，单个细胞可以在多种表型之间随机切换，以使种群在快速变化的环境中生存。这种具有随机表型转换的表型异质性通常被理解为一种适应性风险对冲（bet-hedging）策略。数学模型对于深入理解风险对冲背后的原理和实验数据背后的模式至关重要。传统的确定性模型无法正确描述随机表型转换和风险对冲，而细胞层面的传统马尔可夫链模型也无法解释其潜在的分子机制。在本文中，我们提出了一个分子层面的多稳态细菌系统非线性随机模型。结果表明，我们的模型不仅清晰地描述了同基因细菌种群内的随机表型转换和风险对冲，还为多维实验数据的分析提供了更深入的见解。此外，我们利用一些深刻的数学理论表明，我们的随机模型与传统马尔可夫链模型在本质上是consistent的，并反映了细菌系统在两个不同时间尺度上的动态行为。此外，我们对多稳态细菌系统的临界态进行了定量表征，并开发了一种有效的数据驱动方法来识别临界态，而无需依赖特定的数学模型。