日期： 2012-07-26 信息来源： 北大定量生物学中心
北京大学物理学院欧阳颀教授课题组与美国IBM T.J.沃森研究所涂豫海教授合作，在最近的研究中发现了细菌在时空变化环境下趋化行为的新现象，并提出了基于个体分子机制的描述群体行为的平均场模型。研究成果连续发表在最近两期的《物理评论快报》上(Frequency-Dependent Escherichia coli Chemotaxis Behavior. Xuejun Zhu, Guangwei Si, Nianpei Deng, Qi Ouyang, Tailin Wu, Zhuoran He, Lili Jiang, Chunxiong Luo and Yuhai Tu, Phys. Rev. Lett. 108, 128101 (2012). 与Pathway-based mean-field model for Escherichia coli chemotaxis. Guangwei Si, Tailin Wu, Qi Ouyang and Yuhai Tu. Phys. Rev. Lett. 109, 048101 (2012))。
感知外界环境变化并做出反应、趋利避害是生命生存的基本技能。大肠杆菌的化学趋向性行为是研究这一普适生存策略的最简单、最基本的素材。细菌可以感受周围化学物质浓度的变化，并调整自身的运动状态来寻找食物，或者逃避恶劣环境。传统的研究一般是在准静态的浓度梯度下进行的，而细菌的生存环境是不断变化的，在这样复杂的环境下进化而来的趋化机制在面对时空变化浓度梯度时的响应行为人们并没有深入的认识。在工作“频率决定的大肠杆菌化学趋向性行为”(Frequency-Dependent Escherichia coli Chemotaxis Behavior)中，该团队利用微流控技术，在百微米的空间尺度上实现了时间变化从几十秒到几十分钟的时空变化浓度梯度的精确控制，并用其定量观测了大肠杆菌对天冬氨酸的驻波变化的浓度环境的响应行为。结果发现细菌群体行为的模式依赖于浓度场的变化频率：低频下，菌群的运动与浓度场的变化同步；而高频下，菌群的响应变弱，并且滞后于浓度信号的变化，甚至会选择聚集在低浓度区域（如图1a-1d所示）。这一现象与经典的细菌群体趋化模型相悖。在考虑了趋化的分子机制之后修正的模型可以对实验现象做出定量的解释。细菌有限的适应速率导致了菌群在高频下反常行为，而经典的唯像模型是在适应速率取极限情况下的近似。
当前生物学的研究在各个尺度上都有丰硕的成果，从单分子到调控通路，从个体到群体；然而把不同的尺度联系起来，从系统的角度来研究的还比较少。同时，从分子水平到群体水平所跨越多个时间和空间尺度，把这些知识联系起来本身是一个很大的挑战。大肠杆菌的趋化性领域多年来的研究成果为系统上的建模提供了基础；上述微流实验中反常行为的发现，也为重新审视经典模型的提供了契机。在工作“基于分子机制的大肠杆菌趋化性的平均场模型”(Pathway-based mean-field model for Escherichia coli chemotaxis.)中，该团队从大肠杆菌趋化性的信号转导通路出发，建立了描述细菌群体行为的平均场模型，架起了群体水平与分子水平上认识的桥梁。模型所得到的群体运动参数都可以联系到分子水平上的生化反应过程，比如趋化速度正比于协同感应的受体簇的大小以及马达的超敏感响应曲线的希尔系数。该模型成功地解释了最大群体趋化速度与个体适应速率之间的标度率关系。新模型还预言了经典模型无法解释新的现象：在行波环境中趋化速度方向会发生反转（如图2所示）。这种多尺度的建模方法可以用于其他生物系统的研究中，如群体响应和生物膜的形成等。
两篇论文的第一作者朱学珺和司光伟是北京大学定量生物学中心招收的08级跨学科博士生，其背景分别为生物和物理。北京大学物理学院罗春雄副教授是实验中微流装置的主要设计者，合作指导了研究生的实验工作。
图1a-b：振荡浓度环境中不同周期下细菌密度的时空分布，细菌行为依赖于信号的频率（来源自Phys. Rev. Lett. 108, 128101 (2012)）。图2：基于分子机制的新模型预测在行波浓度环境下，细菌的群速度随波速变化而改变：当波速大于uc时，趋化速度将反向（来源自Phys. Rev. Lett. 109, 048101 (2012)）。