[논문 리뷰] 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)|2017. 07. 10.

Slime Mold and Myxomycetes Research인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 특정 길이 척도에서 공간적으로 집합적인 하중 변동성이 *Physarum polycephalum*와 식물의 잎과 같은 계층적으로 메쉬 구조를 가진 생물 분포 네트워크의 자가조직화를 이끄는 것으로 제안한다. 이는 이러한 변동성이 에너지 소산, 구축 비용, 손상 내성 간의 상충 관계를 매개하며, 변동 길이 척도가 최적의 표현형을 따라 파레토 효율적 경로상의 네트워크 구조를 결정함을 보여준다.

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.

연구 동기 및 목표

• 생물학에서 계층적으로 내재된 메쉬 구조를 가진 분포 네트워크의 발달 메커니즘을 이해하기 위해.
• 생물 네트워크 형성에서 효율성(에너지 소산), 구축 비용, 내성(손상 내성) 간의 상충 관계를 규명하기 위해.
• 특정 길이 척도에서 공간적으로 집합적인 하중 변동성이 네트워크 구조와 표현형 다양성에 어떻게 영향을 미치는지 규명하기 위해.
• 파레토 효율적 네트워크 원형인 실제 잎의 혈관 패턴과 비교하여 예측하기 위해.

제안 방법

• 특정 길이 척도에서 공간적으로 분포된 하중 변동성에 영향을 받는 적응 규칙을 통해 네트워크 발달을 모델링하기 위해.
• 변동하는 하중 조건 하에서 네트워크 성장을 시뮬레이션하기 위해 동적 시스템 접근법을 사용하기 위해.
• 에너지 소산, 구축 비용, 손상 내성 간의 균형을 고려한 다목적 최적화 프레임워크 정의하기 위해.
• 세 목표 간의 상충 관계를 수치 최적화를 통해 파레토 효율적 경로 식별하기 위해.
• 변동 길이 척도를 네트워크 구조와 파레토 경로상의 표현형 위치에 매핑하기 위해.
• 모델이 예측한 네트워크 원형과 실제 잎 혈관 네트워크의 실증 데이터를 비교하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 특정 길이 척도에서 공간적으로 집합적인 하중 변동성이 계층적으로 메쉬 구조를 가진 생물 네트워크 형성에 어떻게 기여하는가?
• RQ2 생물 분포 네트워크에서 에너지 소산, 구축 비용, 손상 내성 간의 상충 관계의 본질은 무엇인가?
• RQ3 변동 길이 척도가 네트워크 표현형의 파레토 효율적 경로상의 위치를 어떻게 결정하는가?
• RQ4 효율성, 비용, 내성의 복합 제약 조건 하에서 어떤 네트워크 구조가 최적의 것으로 나타나는가?
• RQ5 모델이 예측한 파레토 원형 네트워크가 실제 잎의 혈관 패턴과 얼마나 일치하는가?

주요 결과

• 모델은 특정 길이 척도에서 공간적으로 집합적인 하중 변동성을 통해 계층적으로 조직화되고 메쉬 구조를 가진 네트워크 구조를 생성한다.
• 이 메커니즘으로 형성된 네트워크는 에너지 소산, 구축 비용, 손상 내성 간의 균형을 이루며 파레토 효율적 경로상에 위치한다.
• 변동 길이 척도는 네트워크가 파레토 경로상에서 차지하는 위치를 직접적으로 제어하며, 이는 표현형 특성 결정에 영향을 미친다.
• 모델은 실제 잎 혈관 패턴의 실증 관측과 밀도 있게 일치하는 고유한 네트워크 표현형 원형을 예측한다.
• 효율성, 비용, 내성 간의 상충 관계는 정량적으로 규명되었으며, 변동 척도가 네트워크 표현형을 주요 조절 인자로 작용한다.