细胞感知系统中时变信号最优检测的理论

活细胞常常需要测量随时间变化的化学浓度。为此，它们部署了许多资源，例如受体、下游信号分子、时间与能量。在此，我们提出了一类需要检测时变信号（由受体驱动的推-拉网络）的感知系统最优设计理论。该理论基于动态输入输出关系的概念，其描述了当前配体浓度与过去积分时间内平均受体占用率之间的映射。利用该概念发展了如下思想：细胞利用其推-拉网络来估计受体占用率，随后通过反演动态输入输出关系使用该估计值推断当前配体浓度。理论揭示感知误差可分解为两项：受体占用率估计中的采样误差，以及由于过去积分时间内的平均配体浓度可能无法反映当前配体浓度而产生的动态误差。该理论推广了先前针对静态信号确立的最优资源分配设计原则，即最优设计的感知系统中受体及其积分时间、读出分子与能量这三类基本资源同等受限，从而无资源浪费。然而，与静态信号不同，受体与功率不能自由地与时间相互权衡以达到期望的感知精度：存在一个最大化感知精度的最优积分时间，其取决于受体数量、受体关联时间以及输入信号的关联时间与方差。将我们的理论应用于大肠杆菌的趋化系统表明，该细菌已进化至对浅梯度的最优感知。