弛豫时间尺度在噪声信号转导中的作用

细胞内波动主要由基因表达触发，是活细胞中不可避免的现象。它影响基因型相同细胞中表型多样性的产生。这种细胞组分的变化在某些情境下有益，而在其他情境下有害。为了量化基因产物中的波动，我们采用了一种分析方案来研究几种天然丰富的线性及支链网络模体。我们在线性噪声近似框架下求解了与每个模体相关的 Langevin 方程，并量化了 Fano 因子和互信息。这两个可量化表达式完全依赖于网络组分的弛豫时间（衰减速率常数）和稳态种群。我们研究了弛豫时间约束对 Fano 因子和互信息的影响，以识别一个时间尺度域，在该域内网络能更可靠地识别与输入信号相关的波动。我们还展示了输入种群如何影响这两个量。我们将计算扩展至长链线性模体，结果表明随着链长增加，Fano 因子值增大，但互信息处理能力下降。在此类模体中，中间组分表现为噪声滤波器，调节输入波动并在输出中维持最佳波动。对于支链模体，由于其网络架构，这两个量在大范围内变化，从而促进生命系统在不同环境条件下的生存。