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从分子扩散至其调控目的地，到鲸鱼追逐食物或配偶，生物过程都广泛表现出探索性。当无论初始条件如何，系统都能够达到某种可验证的功能状态或结果时，这类行为便是有效的。在这些情况下，系统会反复经历各不相同且以失败告终的轨迹；只有当系统找到“正确”的结果时，过程才会结束。终止条件的这种主导地位（以及对初始状态的漠视），引发了一种与传统“动力系统”框架截然不同的视角；数百年来，这一框架一直是定量科学的核心。我们提出，许多此类问题无法由初始条件驱动的观点，或由景观上的梯度来充分解释，而后者在从力学、电动力学、化学动力学到质量与热传输等问题中都极为有用。我们考察了若干能够捕捉并统一探索性动力学关键特征的数学框架。一种理解此类过程的有力方式是几何分布：反复的失败之间穿插着一次成功的轨迹。我们建立了关于带重置的随机游走如何加速搜索过程的直观认识，并揭示了漂移、线索和检查点条件下搜索所呈现的新颖且出人意料的行为。最后，理解在满足宏观最终结果这一条件下的轨迹概率，为描述选择以最广泛形式塑造的变异所具有的效力提供了一种语言。这可能造成一种虚幻的印象，仿佛未来正在当下显现；但我们认为，这在概念上类似于非惯性参考系中“虚拟力”的产生。这些方法强调了不同现象之间的统一性、尚待解决的问题，以及其在广泛生物学现象中的应用。
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摘要
从分子扩散至其调控目的地，到鲸鱼追逐食物或配偶，生物过程在很大程度上都具有探索性。当某种可验证的功能状态或结果无论初始条件如何都能够实现时，这类行为便是有效的。在这些情况下，系统会反复经历各不相同且以失败告终的轨迹；只有当系统找到“正确”的结果时，该过程才会结束。终止条件的这种主导地位（以及对初始状态的漠视），引发了一种与传统“动力系统”框架截然不同的视角；几个世纪以来，该框架一直是定量科学的核心。我们假设，许多此类问题无法通过由初始条件驱动的框架，或通过在景观上的梯度来处理，而后者在从力学、电动力学、化学动力学到质量与热传输等问题中都极为有用。我们考察了若干能够捕捉并统一探索性动力学关键特征的数学框架。理解此类过程的一种有力方式是采用几何分布，其中反复的失败由一次成功的轨迹穿插其间。我们建立了关于带重置的随机游走如何加速搜索过程的直觉。我们强调了漂移、线索和检查点条件下搜索所呈现的新颖且令人意外的行为。最后，通过认识到在满足宏观最终结果的条件下轨迹的概率，我们揭示了一种语言，用以描述选择在其最广泛形式下塑造变异的效力。这可能会造成一种虚假的表象，仿佛未来在当下自行显现；但我们认为，这在概念上类似于非惯性参考系中“虚拟力”的产生。这些方法强调了不同生物现象之间的统一性、尚待解决的问题以及广泛的应用前景。
利益冲突声明
已声明的资助者信息
美国国立卫生研究院（NIH）
DP1OD000217
1R35 GM118043-01
R35-GM145248
R01 AG07334
美国国家科学基金会（NSF）
DMR-1610737
DMR-2011846
DMS-2235451
西蒙斯基金会
MP-TMPS-00005320
陈·扎克伯格倡议 / CZI 无墙理论研究所
版权
本预印本的。
该预印本依据 CC-BY 4.0 国际许可协议提供。
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发布于 2026 年 9 月 17 日。
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生物探索性动力学的轨迹统计
Sara D Mahdavi
Gabriel L Salmon
Minakshi Ashok
Madhav Mani
Marc Kirschner
Jane D Kondev
Rob Phillips
bioRxiv
2026.09.16.750450；
DOI：
https://doi.org/10.64898/2026.09.16.750450
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生物探索性动力学的轨迹统计
Sara D Mahdavi
Gabriel L Salmon
Minakshi Ashok
Madhav Mani
Marc Kirschner
Jane D Kondev
Rob Phillips
bioRxiv
2026.09.16.750450；
DOI：
https://doi.org/10.64898/2026.09.16.750450
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.16.750450v1?rss=1
🏷️ 探索性动力学 随机游走 轨迹统计 搜索过程 重置机制 生物过程建模