[论文解读] 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 5

一句话总结

本文提出，特定长度尺度上的空间集体负载波动驱动了生物分布网络（如 *Physarum polycephalum* 和植物叶片）的自组织形成。研究证明，这些波动调节了功率耗散、建设成本与损伤鲁棒性之间的权衡，波动长度尺度决定了网络拓扑在最优表型的帕累托有效前沿上的分布。

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.

研究动机与目标

• 理解生物学中分层嵌套、网状分布网络形成机制。
• 识别生物网络形成过程中效率（功率耗散）、建设成本与韧性（损伤鲁棒性）之间的权衡。
• 确定特定长度尺度上的空间集体负载波动如何控制网络拓扑与表型变异。
• 预测并比较帕累托有效网络原型与真实叶片脉络模式。

提出的方法

• 通过受特征长度尺度上空间分布负载波动影响的自适应规则建模网络形成过程。
• 采用动力系统方法模拟在波动负载条件下网络的生长过程。
• 定义一个平衡功率耗散、建设成本与损伤鲁棒性的多目标优化框架。
• 通过数值优化权衡三个目标之间的关系，识别帕累托有效前沿。
• 将波动长度尺度映射到网络拓扑与帕累托前沿上的表型位置。
• 将预测的网络原型与真实叶片脉络网络的实证数据进行比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 特定长度尺度上的空间集体负载波动如何促进分层网状生物网络的形成？
• RQ2 生物分布网络中功率耗散、建设成本与损伤鲁棒性之间的权衡本质是什么？
• RQ3 波动长度尺度如何决定网络在帕累托有效前沿上表型的位置？
• RQ4 在效率、成本与韧性联合约束下，哪些网络拓扑结构表现为最优？
• RQ5 该模型预测的帕累托原型与真实叶片中观察到的脉络模式在多大程度上吻合？

主要发现

• 该模型通过特定长度尺度上的空间集体负载波动，生成了分层组织的网状网络拓扑。
• 该机制形成的网络位于帕累托有效前沿上，实现了功率耗散、建设成本与损伤鲁棒性的平衡。
• 波动长度尺度直接控制网络在帕累托前沿上的位置，从而决定其表型特征。
• 该模型预测出的典型网络表型与真实叶片脉络模式的实证观察高度吻合。
• 效率、成本与韧性之间的权衡得到定量表征，波动尺度作为网络表型的关键调节因子。