细菌群落中抽象化相互作用的排队模型
摘要：微生物群落在生物修复、植物生长、人类和动物消化、全球元素循环（包括碳循环）和水处理中起着重要的作用。它们还可以通过微生物燃料电池成为可再生能源的引擎，该电池可以逆转电催化合成过程。微生物之间的通信调节了细菌使用的许多致病机制。因此，理解微生物群落中的相互作用，并开发帮助管理这些相互作用的预测工具，对于利用细菌能力设计系统非常重要。这篇论文探讨了通信、网络和信息理论中的抽象概念如何在理解和建模细菌之间的相互作用中发挥作用。具体地说，将研究细菌系统中的两种相互作用形式：电子传递和种群感应。虽然化学信号的扩散已经得到了深入研究，但生活细胞中的电子传递及其在细胞间相互作用中的作用还不太清楚。最近的实验观察为基于电子传递的微生物系统设计开辟了新的领域，这可以与基于分子扩散的更为知名的相互作用策略并存。在种群感应中，细菌发出的某些特征化学物质的浓度被用于估计细菌的数量，从而激活集体行为。在这篇论文中，总结了用于电子传递的排队模型，并进行了改进，以提供新的种群感应模型。这些模型是随机的，因此可以捕捉到自然界中细胞集群所表现出的固有随机性。结果表明，排队模型允许以与其他细胞和环境的相互作用为函数来描述单个细胞的状态，并且易于降低复杂性。
作者：Nicol`o Michelusi and James Boedicker and Mohamed Y. El-Naggar and Urbashi Mitra
论文ID：1508.00942
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2016-01-12