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Towards a minimal stochastic model for a large class of diffusion-reactions on biological membranes

机译:建立针对生物膜上大量扩散反应的最小随机模型

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摘要

Diffusion of biological molecules on 2D biological membranes can play an important role in the behavior of stochastic biochemical reaction systems. Yet, we still lack a fundamental understanding of circumstances where explicit accounting of the diffusion and spatial coordinates of molecules is necessary. In this work, we illustrate how time-dependent, non-exponential reaction probabilities naturally arise when explicitly accounting for the diffusion of molecules. We use the analytical expression of these probabilities to derive a novel algorithm which, while ignoring the exact position of the molecules, can still accurately capture diffusion effects. We investigate the regions of validity of the algorithm and show that for most parameter regimes, it constitutes an accurate framework for studying these systems. We also document scenarios where large spatial fluctuation effects mandate explicit consideration of all the molecules and their positions. Taken together, our results derive a fundamental understanding of the role of diffusion and spatial fluctuations in these systems. Simultaneously, they provide a general computational methodology for analyzing a broad class of biological networks whose behavior is influenced by diffusion on membranes.
机译:生物分子在二维生物膜上的扩散可在随机生化反应系统的行为中发挥重要作用。然而,我们仍然缺乏对分子的扩散和空间坐标的显式说明是必要的情况的基本理解。在这项工作中,我们说明了当明确考虑分子的扩散时,自然会出现时间依赖性,非指数反应的概率的情况。我们使用这些概率的解析表达式来推导一种新颖的算法,该算法尽管忽略了分子的确切位置,但仍然可以准确地捕获扩散效应。我们研究了算法的有效性区域,并表明对于大多数参数方案而言,它构成了研究这些系统的准确框架。我们还记录了大的空间波动影响要求对所有分子及其位置进行明确考虑的情况。两者合计,我们的结果得出了对这些系统中扩散和空间波动的作用的基本理解。同时,它们提供了一种通用的计算方法,用于分析种类繁多的生物网络,其行为受到膜上扩散的影响。

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