多价表面搜索动力学塑造噬菌体吸附效率：尾纤维优化的随机模型

噬菌体必须定位并结合细菌表面受体以启动感染。其尾纤维构型对这一过程具有关键影响。 我们建立了一个随机模型，将表面搜索描述为更新过程，并纳入了附着、脱离和目标发现等步骤。通过数值模拟和解析计算，我们量化了尾纤维数量、附着—脱离速率以及几何约束如何影响成功吸附时间的均值及其分布。 值得注意的是，搜索效率对尾纤维数量表现出非单调依赖，这一现象由结合稳定性与扩散介导迁移能力之间的权衡所支配。该最优点会随着有效细菌密度、目标半径和纤维可及范围的不同而发生偏移。较短的纤维可及范围会施加严苛的几何约束，在尾纤维数量较高时降低迁移能力，并导致性能下降。 我们的研究结果表明，噬菌体的吸附策略受锚定与探索之间平衡的塑造，这对尾纤维设计和感染效率的进化具有重要启示。

噬菌体必须定位并结合细菌表面受体，才能启动感染。其尾纤维构型对这一过程具有关键影响。我们建立了一个将表面搜索描述为更新过程的随机模型，并纳入了附着、脱离和目标发现等步骤。通过数值模拟和解析计算，我们量化了尾纤维数量、附着—脱离速率以及几何约束如何影响成功吸附时间的均值及其分布。

值得注意的是，搜索效率对尾纤维数量呈现非单调依赖关系，这种关系由结合稳定性与扩散介导迁移能力之间的权衡所决定。该最优值会随有效细菌密度、目标半径和纤维作用范围的变化而发生偏移。较短的纤维作用范围会施加严苛的几何约束，在尾纤维数量较高时降低迁移能力，并导致性能下降。我们的研究结果表明，噬菌体的吸附策略受到锚定与探索之间平衡的塑造，这对尾纤维设计及感染效率的演化具有重要启示。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.03.736286v1?rss=1

🏷️ 噬菌体吸附 尾纤维优化 随机模型 表面搜索动力学 多价结合