分子计算的信息增益极限

生物分子以由非平衡稳态分布给出的概率随机占据不同可能的构型。这些分布由不同构型之间的转移速率常数决定。改变这些生化参数（输入）会改变所得分布（输出），从而构成一种计算形式。利用非平衡分布（其需要热力学驱动力并因而持续消耗能量来维持）进行计算的信息论优势尚不清楚。在此，我们展示了驱动力能在多大程度上改变概率分布，超越平衡态下可能达到的范围。首先，我们建立了关于驱动力能改变任意分子系统任一构型观测概率的严格极限。然后，我们推导出一个简洁表达式，将驱动力与任何计算中最大信息增益——即构型上完整概率分布的变化——相关联，展示了微小输入变化如何以指数方式改变输出。最后，我们通过数值计算表明，合成系统与 Ras 信号传导可紧密逼近该界限，说明了能量消耗对于实现自然界中观察到的计算能力之必要性。