东京大学 东京大学的研究人员利用信息论表明，公认的细菌化学传感生化模型在数学上等同于最优解，这对微生物学和机器人学都有影响 东京大学信息科学与技术研究生院的科学家们计算了细菌向食物移动的感觉网络的效率，发现从信息论的角度来看，它是最佳的
这项工作可能有助于更好地理解细菌的行为和它们的感觉网络
尽管是单细胞生物，细菌如大肠杆菌
大肠杆菌可以在不断变化的环境条件下进行令人印象深刻的感知和适应
例如，这些细菌可以感觉到指示食物方向的化学梯度的存在，并向它移动
这一过程被称为趋化性，并已被证明非常有效，因为它对浓度的微小变化非常敏感，并且能够适应背景水平
然而，这是噪音环境中可能存在的最好的传感系统，还是次优的进化折衷，这个问题还没有确定
现在，东京大学的研究人员已经表明，生物学家用来描述细菌趋化性的标准模型实际上在数学上等同于最佳动力学
在这个框架中，细菌表面的受体可以被目标分子的存在所调节，但是这个信号网络会受到随机噪声的影响
一旦细菌确定它们是向食物游去还是离开食物，它们就可以相应地调整它们的游泳行为
“E
大肠杆菌可以直线运动，也可以通过翻滚随机重新定向
第一作者中村贤多说:“当细菌感应到正的引诱剂浓度梯度时，通过减少翻滚的频率，细菌可以优先向食物移动。”
使用非线性过滤理论，这是信息论的一个分支，处理基于实时信息流的信息更新，科学家表明细菌使用的系统确实是最佳的
“我们发现最佳的噪声过滤系统符合大肠杆菌的生化模型
高级作者小川哲也·J解释道
小林研也
这项研究的发现也可以应用于其他生物的感觉系统，如用于视觉的G蛋白偶联受体
由于所有的生物系统都需要能够感知环境并对其做出反应，因此这个项目可以帮助更普遍地评估信息过滤的效率
来源：由phyica.com整理转载自PH，转载请保留出处和链接！
