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为解决模块化如何从非模块化前体产生的问题，研究人员开展关于峰值选择原理的研究。结果显示该原理能驱动模块自组织，有自缩放和拓扑鲁棒性。这对理解大脑和生态系统意义重大，推荐科研读者阅读。
摘要
模块化的结构和功能在生物学中无处不在，从动物大脑和身体的组织，到生态系统的规模都是如此。然而，模块化如何从非模块化的前体中产生，其机制仍不明确。在这里，我们介绍峰值选择原理，这是一个纯粹的局部相互作用和平滑梯度可以驱动离散的全局模块自组织的过程。该过程将位置机制和图灵模式形成机制的优势结合起来，形成了一个形态发生模型。应用于大脑的网格细胞系统时，峰值选择会导致功能不同的模块自组织，这些模块具有离散间隔的空间周期。应用于生态系统时，它会导致离散的多物种生态位，以及地理上分布的珊瑚群落同步产卵。这个过程展现出随系统大小的自缩放特性和 “拓扑鲁棒性”<a data-track="click" data-track-action="reference anchor" data-track-label="link" data-test="citation-ref" aria-label="Reference 1" title="Thouless, D. Topological Quantum Numbers in Nonrelativistic Physics (World Scientific, 1998)." href="/articles/s41586-024-08541-3#ref-CR1" id="ref-link-section-d22710842e318">1</a>，这使得模块的出现和模块属性对大多数参数不敏感。峰值选择改善了单个网格细胞模块中连续吸引子动力学对精细调节的需求，并且它做出了一个与细节无关的预测，即网格模块周期比应接近相邻整数比，这与现有数据高度吻合。对网格细胞在转录、连接组和生理水平的预测，有望阐明大脑中分子、连接性和功能出现之间的相互作用。
