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当系统面临相互不兼容的优先目标时，复杂的生物行为往往会涌现。在此类情境下，多目标优化领域能够为生物学提供一种具有信息量且具预测性的理论基础。在本研究中，我们采用这一范式，探究细胞内线粒体丰富的动态行为。以植物细胞为模型系统，我们利用物理建模刻画线粒体可能行为的“形态空间”，并结合单细胞显微成像、视频分析与网络建模，对线粒体的集体动态进行表征。我们表明，野生型拟南芥线粒体的动态行为能够近乎最优地解决维持物理间距与支持生物分子交换之间的权衡。结合现有实验数据与新获得的实验数据，我们进一步表明，在线粒体群体密度不同的条件下，这些动态行为会在突变和化学挑战下发生适应，从而以重新平衡但仍近乎最优的方式解决这一权衡。我们还展示了，多目标优化假设如何支持在获取任何数据之前对生物学机制进行推断，并讨论了这一多目标优化范式形成空间细胞生物学更广泛理论框架的潜力。
线粒体动力学通过可适应的多目标优化化解物理—社会张力与挑战 | bioRxiv
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线粒体动力学通过可适应的多目标优化化解物理—社会张力与挑战
查看 ORCID 个人资料 Joanna Chustecki ， 查看 ORCID 个人资料 Iain Johnston
doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.22.753427
Joanna Chustecki 1 牛津大学； 在 Google Scholar 中查找该作者 在 PubMed 中查找该作者 在本网站搜索该作者 Joanna Chustecki 的 ORCID 记录
Iain Johnston 2 卑尔根大学 在 Google Scholar 中查找该作者 在 PubMed 中查找该作者 在本网站搜索该作者 Iain Johnston 的 ORCID 记录
通信作者： iain.johnston{at}uib.no
摘要
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摘要
当一个系统面临相互不兼容的优先目标时，复杂的生物学行为往往会涌现。在此类情境下，多目标优化领域能够为生物学提供具有信息量和预测能力的理论基础。在本研究中，我们采用这一范式，探究细胞内线粒体丰富的动态行为。我们以植物细胞为模型系统，利用物理建模刻画线粒体可能行为的“形态空间”，并结合单细胞显微成像、视频分析与网络建模，刻画线粒体的集体动力学。我们表明，野生型拟南芥线粒体动力学近似最优地化解了维持物理间距与促进生物分子交换之间的权衡。结合已有实验数据与新获得的实验数据，我们表明，在突变和化学挑战下，线粒体动力学会发生适应性变化，从而在不同线粒体群体密度下，以重新平衡但仍近似最优的方式化解这一权衡。我们还展示了，多目标优化这一假设如何支持在任何数据被观测之前对生物学机制进行推断，并讨论了这一多目标优化范式形成空间细胞生物学更广泛理论框架的潜力。
利益冲突声明
脚注
https://github.com/StochasticBiology/optimal-mitos
资助者信息声明
欧洲研究委员会， https://ror.org/0472cxd90 ，805046
挪威研究委员会 ，357812 ，360449
美国国家科学基金会， https://ror.org/021nxhr62 ，MCB‐1933590
NIH COBRE ，P20 GM113126
内布拉斯加大学基金会 ，01146140
L. Meltzers Universitetsstiftelse
版权
本预印本的。
本预印本依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 提供。
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发布于 2026 年 9 月 23 日。
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线粒体动力学通过可适应的多目标优化化解物理—社会张力与挑战
Joanna Chustecki ， Iain Johnston
bioRxiv 2026.09.22.753427； doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.22.753427
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Joanna Chustecki ， Iain Johnston
bioRxiv 2026.09.22.753427； doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.22.753427
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.22.753427v1?rss=1
🏷️ 线粒体动力学 多目标优化 拟南芥植物细胞 空间细胞生物学 单细胞显微成像