在膜中，由于浓度或温度梯度引起的非平衡波动，蛋白质会发生漂移扩散

《PLOS Computational Biology》：Protein drift-diffusion in membranes with non-equilibrium fluctuations arising from gradients in concentration or temperature

本文提出基于非平衡统计力学的混合离散-连续模型，模拟异质膜中单个蛋白的漂移-扩散动力学，并研究浓度梯度、温度场涨落及能量交换对蛋白定位、信号传导和布朗运动的影响。数值结果表明，浓度梯度与蛋白动力学时间尺度竞争影响蛋白定位，温度涨落可被化学信号过滤机制增强检测能力，而温度梯度下粒子热布朗运动显著改变能量势阱逃逸动力学。该方法可扩展至其他非平衡生物系统与软材料研究。

　　细胞膜是一种复杂的生物结构，由多种蛋白质、脂质及其他小分子组成。在非平衡状态下，膜内浓度和温度的空间变化会导致多种非平衡现象的出现，例如主动运输、离子交换、细胞迁移等。这些过程通常涉及蛋白质与周围环境之间的相互作用，而这种相互作用又受到浓度梯度、温度梯度以及非平衡热力学效应的影响。因此，研究这些非平衡现象对于理解细胞膜的生物功能和相关实验系统具有重要意义。

在当前的研究中，科学家们提出了一种基于非平衡统计力学的混合离散-连续模型，用于模拟和分析蛋白质在异质膜中的动力学行为。这种模型能够追踪单个蛋白质的运动轨迹，同时考虑膜内浓度和温度场的时空变化以及其波动。该方法的开发对于研究蛋白质在异质膜中的定位、模式形成以及对温度梯度的感知具有重要价值。此外，该方法还适用于研究其他生物系统和软材料中的非平衡效应，特别是在涉及粒子漂移扩散与局部浓度或温度波动耦合的情况下。

研究团队首先介绍了他们所采用的模型框架，即通过结合离散的蛋白质动力学和连续的浓度与温度场，构建了一个能够描述非平衡行为的混合模型。该模型的关键在于如何将蛋白质的运动与膜内浓度和温度的变化相互关联。例如，蛋白质在膜中的漂移扩散受到周围浓度场和温度场的影响，而这些场的变化又可能由蛋白质的运动引起。为了实现这一点，研究团队引入了基于高斯随机场的波动模型，并讨论了如何从非平衡统计力学的框架中推导出这些波动的具体形式。

在具体实施过程中，研究团队开发了数值方法，用于模拟膜内蛋白质的运动和浓度、温度场的波动。他们采用了一种有限体积方法进行空间离散化，并通过时间步长积分来处理动态过程。这种离散化方法允许研究人员以高效的方式生成随机波动场，从而在不牺牲物理精度的情况下进行大规模模拟。此外，研究团队还讨论了如何在计算过程中处理这些波动的统计特性，包括如何通过分析因子化和进一步简化来降低计算复杂度。

研究团队进一步探讨了蛋白质在浓度梯度下的定位机制。他们发现，蛋白质的定位不仅取决于浓度梯度的强度，还受到蛋白质运动的动态时间尺度和浓度扩散的相对时间尺度的影响。在某些情况下，蛋白质能够迅速响应浓度变化，移动到高浓度区域；而在其他情况下，蛋白质可能停留在原地，而浓度场则会围绕其运动。这种动态平衡的分析有助于理解蛋白质在细胞膜中的分布和功能。

关于温度梯度感知，研究团队探讨了蛋白质如何通过感知膜内温度波动来编码外部温度信号。他们发现，即使在存在波动的情况下，蛋白质仍能通过一定的信号过滤机制来检测温度梯度。例如，某些蛋白质如TRP通道蛋白，其门控行为对温度变化非常敏感，这使得它们能够在细胞膜中感知并响应温度变化。这种感知机制不仅在细胞内部的信号传递中起作用，也在细胞与外界环境的交互中具有重要意义。

此外，研究团队还研究了在非平衡条件下，粒子如何在温度梯度中表现出“热布朗运动”现象。他们发现，外部加热可以显著改变粒子的扩散行为，使其能够更快地从能量势阱中逃逸。这一发现对于理解非平衡条件下的扩散机制以及如何利用外部加热手段来调控粒子运动具有重要价值。例如，在实验中，通过激光加热可以改变膜内局部温度，从而影响蛋白质的运动轨迹和定位行为。

在这些研究中，团队还分析了温度变化对蛋白质漂移扩散动力学的影响。他们发现，温度波动不仅影响蛋白质的运动，还可能改变膜内能量势阱的结构和特性。例如，当膜内的温度升高时，蛋白质的运动速度会加快，从而更容易克服能量势垒并从势阱中逃逸。这一现象在非平衡条件下尤为明显，因为此时系统的热力学状态与平衡状态存在显著差异。

研究团队的模型还能够处理膜内异质微结构带来的能量势阱问题。他们发现，不同强度的能量势阱对蛋白质的逃逸时间有不同影响。在最强的势阱中，蛋白质的逃逸时间较长，而在外部加热条件下，逃逸时间显著缩短。这一结果表明，温度变化能够有效调控蛋白质在异质膜中的运动行为，从而影响其功能表现。

研究团队还讨论了这些非平衡效应在生物系统中的潜在应用。例如，这些方法可以用于研究细胞膜中的信号传递机制，以及细胞如何通过感知温度和浓度梯度来调节其行为。此外，该模型还可能被应用于其他非平衡系统，如主动软材料和复杂流体，以研究其中的机械-热耦合现象。

通过这些研究，科学家们不仅揭示了蛋白质在异质膜中的非平衡动力学行为，还为相关实验提供了理论支持。例如，在体外实验中，研究人员可以利用这些模型来模拟和分析蛋白质与合成粒子在局部浓度和温度梯度下的相互作用。这些模拟结果可以进一步指导实验设计，帮助研究人员更有效地操控和观察蛋白质的运动行为。

总之，这项研究为理解细胞膜中蛋白质的非平衡行为提供了一种新的理论和计算框架。通过结合离散和连续的描述方法，研究团队能够更全面地分析蛋白质的运动、浓度场和温度场之间的相互作用。这些方法不仅适用于研究蛋白质在细胞膜中的定位和感知机制，还可能被广泛应用于其他非平衡生物系统和材料科学领域。