针对自然气味统计优化的受体阵列
生物物理
2016-08-26 v1 神经元与认知
摘要
自然气味通常由许多不同浓度的分子组成。目前尚不清楚相对较少的嗅觉受体如何区分众多的气味分子及其可能的混合物。利用信息论模型，我们表明，若受体阵列实现两个可能冲突的目标，则对该任务是优化的：(i) 每个受体应对一半的所有气味作出响应；(ii) 当按自然统计呈现的气味平均时，不同受体的响应应不相关。我们利用这些设计原理预测了针对广泛类别的气味统计的受体与气味分子之间亲和力的统计特性。我们还表明，最优受体阵列可被调节以要么很好地分辨浓度，要么可靠地区分混合物。最后，我们利用我们的结果预测实验测量的受体阵列的性质。因此，我们的工作可用于更好地理解自然嗅觉，并且它也为改进人造传感器阵列提供了思路。
引用
@article{arxiv.1602.02974,
title = {Receptor arrays optimized for natural odor statistics},
author = {David Zwicker and Arvind Murugan and Michael P. Brenner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.02974},
year = {2016}
}
备注
8 pages, 6 figures