不完美的图灵模式：通过反应-扩散不稳定性实现硬球体的扩散泳动组装

Turing模式通过反应扩散机制自发形成生物体表斑纹等复杂结构，但经典模型无法解释自然多尺度、粗糙和不完美特征。本研究提出融合扩散泳动与细胞互作的框架，通过调控Péclet数、细胞尺寸分布和相互作用，成功复现包含厚度变异、堆积极限和断裂的多尺度不完美模式，揭示真实生物系统自组织的深层机制，并为微纳制造和自适应机器人提供新思路。

　　

进展与潜力

图灵模式是生物物理学的基石，因为它们解释了诸如动物皮肤上的条纹和斑点等显著图案是如何自发形成的。这些图案是在组分在破坏均匀状态的条件下扩散和反应时产生的，从而从均匀性中产生了异质性。然而，经典的图灵模型往往无法解释真实生物图案中观察到的复杂性，例如颗粒状纹理、不完美性和多尺度特征。我们提出了一个计算框架，在该框架中，细胞根据溶质梯度进行扩散和组装（这一过程称为扩散泳动），而溶质本身则经历经典的图灵不稳定性。扩散泳动的加入，结合细胞间的相互作用，再现了不完美和多尺度的图案。因此，我们的工作弥合了理想化模型与真实系统复杂美之间的差距。通过揭示“不完美”图灵模式是如何形成的，这一框架为生物自组织的研究开辟了新的方向。它还为工程学提供了新的思路，具有在微尺度制造、可编程表面和自适应软机器人技术中的潜在应用。

亮点

•

自然图案是多尺度的、有纹理的，并且本质上是不完美的

•

经典的图灵模型是理想化的，忽略了自然界的不完美性

•

通过扩散泳动组装的细胞产生了不完美且多尺度的图案

•

细胞大小、佩克莱数、体积分数和相互作用调节了图案特征

总结

图灵模式是从反应性和扩散性组分的非平衡组装中产生的静止的、波动状结构。尽管它们在生物物理学中具有基础性，但经典的图灵模型依赖于一个单一的特征长度尺度来平衡反应和扩散，这使得它们在描述生物图案时过于简化，而生物图案通常表现出多尺度结构、颗粒状纹理和固有的不完美性。在这里，我们结合了由背景化学梯度驱动的有限大小细胞的扩散泳动组装，并纳入了细胞间的相互作用。该框架引入了关键的控制参数，如佩克莱数、细胞大小分布和细胞间相互作用，使我们能够再现自然图案中观察到的显著相似的结构特征。我们的模型不仅加深了我们对图灵模式的理解，还为研究那些与经典模型有显著差异的不完美图灵模式开辟了新的方向。

图形摘要