[論文レビュー] The Phenotypes of Fluctuating Flow: Development of Distribution Networks in Biology and the Trade-off between Efficiency, Cost, and Resilience

Henrik Ronellenfitsch, Eleni Katifori|arXiv (Cornell University)|Jul 10, 2017

Slime Mold and Myxomycetes Research被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、特定の長さスケールにおける空間的集合的荷重フラクチュエーションが、*Physarum polycephalum* や植物の葉など、階層的網状構造を示す生物学的分配ネットワークの自己組織化を駆動すると提案する。本研究では、これらのフラクチュエーションが、消費エネルギー、構築コスト、損傷耐性の間のトレードオフを媒介し、フラクチュエーションのスケールがパレート効率的最適形質の前端に沿ったネットワークトポロジーを決定することを示している。

ABSTRACT

Complex distribution networks are pervasive in biology. Examples include nutrient transport in the slime mold $Physarum$ $polycephalum$ as well as mammalian and plant venation. Adaptive rules are believed to guide development of these networks and lead to a reticulate, hierarchically nested topology that is both efficient and resilient against perturbations. However, as of yet no mechanism is known that can generate such networks on all scales. We show how hierarchically organized reticulation can be generated and maintained through spatially collective load fluctuations on a particular length scale. We demonstrate that the resulting network topologies represent a trade-off between optimizing power dissipation, construction cost, and damage robustness and identify the Pareto-efficient front that evolution is expected to favor and select for. We show that the typical fluctuation length scale controls the position of the networks on the Pareto front and thus on the spectrum of venation phenotypes. We compare the Pareto archetypes predicted by our model with examples of real leaf networks.

研究の動機と目的

• 生物学における階層的ネスト型網状分配ネットワークの発達メカニズムを理解すること。
• 生物学的ネットワーク形成における効率性（消費エネルギー）、構築コスト、レジリエンス（損傷耐性）の間のトレードオフを特定すること。
• 特定の長さスケールにおける空間的集合的荷重フラクチュエーションが、ネットワークトポロジーと形質変異をどのように支配するかを特定すること。
• パレート効率的ネットワーク型と実際の葉の網状構造を比較・予測すること。

提案手法

• 特徴的な長さスケールにおける空間的分布荷重フラクチュエーションに影響を受ける適応的ルールを用いたネットワーク発達のモデリング。
• 動的システムアプローチを用いて、変動する荷重条件下でのネットワーク成長をシミュレートする。
• 消費エネルギー、構築コスト、損傷耐性のバランスをとる多目的最適化フレームワークの定義。
• 3つの目的のトレードオフを数値最適化によりパレート効率的フロントを特定する。
• フラクチュエーションスケールをネットワークトポロジーおよびパレートフロント上の形質的位置にマッピングする。
• モデルが予測するネットワーク型と、実際の葉の網状構造ネットワークからの実証データを比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 特定の長さスケールにおける空間的集合的荷重フラクチュエーションは、階層的網状生物学的ネットワークの形成にどのように寄与するか？
• RQ2 生物学的分配ネットワークにおける消費エネルギー、構築コスト、損傷耐性の間のトレードオフの性質は何か？
• RQ3 フラクチュエーションスケールは、ネットワーク形質のパレート効率的フロント上での位置をどのように決定するか？
• RQ4 効率性、コスト、レジリエンスの併存制約下で、どのようなネットワークトポロジーが最適として出現するか？
• RQ5 モデルが予測するパレート型アーキタイプは、実際の葉の網状構造観察とどの程度一致するか？

主な発見

• モデルは、特定の長さスケールにおける空間的集合的荷重フラクチュエーションを通じて、階層的組織化された網状ネットワークトポロジーを生成する。
• このメカニズムによって形成されたネットワークは、すべてのパラメータがバランスを取ったパレート効率的フロント上に位置する。
• フラクチュエーションスケールは、ネットワークがパレートフロント上での位置を直接制御し、その形質的特性を決定する。
• モデルは、実際の葉の網状構造観察とよく一致する明確なアーキタイプ的ネットワークトポロジーを予測する。
• 効率性、コスト、レジリエンスのトレードオフは定量的に特徴づけられ、フラクチュエーションスケールがネットワークトポロジーの形質を制御する重要な要因であると判明した。