研究细胞因子与T细胞相互作用过程中观测到的复杂图案性质的随机方法

复杂系统中的图案存储着系统需要被探索的隐藏信息。我们提出了一个简单的细胞因子与T细胞相互作用模型,并通过构建系统的主方程并在随机框架下求解来研究该模型。模型求解得到的概率分布函数在大量种群极限$M,Z\rightarrow large$下显示出经典泊松图案,表明系统倾向于通过将大量小尺度随机过程从非随机过程中分离出来,吸引至系统的吸引 basin 中。进一步,在大$\langle Z\rangle$极限下,图案转变为经典正态图案,其中不相关的小尺度涨落被消除,形成规则但无记忆的时空聚集图案。利用Fano因子估计的噪声清楚地表明,细胞因子动力学是由噪声驱动的过程,使系统远离平衡。