具有快慢变量的淋巴细胞网络中克隆扩增的统计力学
无序系统与神经网络
2017-01-04 v2 细胞行为
摘要
我们研究适应性免疫系统的朗之万动力学，该系统由 B 细胞与 T 细胞及抗原相互作用的淋巴细胞网络建模。我们假设 B 克隆与 T 克隆在不同的热噪声环境中并在不同时间尺度上演化。我们导出平稳分布，并当 B 与 T 克隆大小分别假定为慢变量与快变量以及反之的情况下，用统计力学研究该模型中 B 克隆的克隆扩增。我们导出 B 克隆大小的分布，并利用铁磁系统的普遍性质预测这些分布的特征，例如在 T 细胞可建模为二元变量的某些区域中的平均 B 细胞浓度。该分析独立于网络拓扑，其结果与实验观测定性一致。为获得完整分布，我们假设网络拓扑是随机的且局部等价于树。后者使我们能采用 Bethe-Peierls 方法并发展一个可用于预测 B 克隆大小分布的理论框架。作为例子，我们用此理论计算了定义在随机正则网络上的免疫系统模型的分布。
引用
@article{arxiv.1603.01328,
title = {Statistical mechanics of clonal expansion in lymphocyte networks modelled with slow and fast variables},
author = {Alexander Mozeika and Anthony CC Coolen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.01328},
year = {2017}
}
备注
A more recent version (accepted for publication in Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical) with improved figures, references, etc