赖斯生物工程师的工具揭示了集体行为的个体根源

休斯敦-(2020年7月16日)-生物学上有许多集体行为的例子，从成群的鸟类和细菌群落到一群鱼和小怪。赖斯大学和乔治亚大学的研究人员在一项涉及肿瘤学到生态学的研究中表明，数据科学可以揭示有关集体行为的个体起源的微妙线索。

当一群人同步运动时，他们可以创造出任何人都无法创造的模式，例如鸟群或运动场中的“海浪”。尽管这些新兴的行为可能令人着迷，但科学家可能很难对导致它们出现的个体行为归零。

赖斯生物工程师奥列格·伊戈欣说：“您是通过观察群体而不是个体来观察突发事件的。”理论生物学家赖斯(Oleg Igoshin)花费了近20年的时间研究细胞中的突发行为，包括协同细菌，癌细胞或其他细菌。

在本周在线发表于美国微生物学会期刊mSystems的一项研究中，蛋黄素和赖斯大学校友ZhangyangYang开发了一种方法来评估个人行为的哪些方面会引起紧急行为。

为了说明理解这些个体对集体的贡献的难度和重要性，Igoshin以转移性癌症为例，其中一组具有特定突变的细胞正在向肿瘤表面移动，因此它们可以分裂并形成其他地方有新肿瘤。

“这些细胞中的大多数不能逃脱原始肿瘤，问题是，什么决定哪些将成功?”赖斯理论生物物理中心的生物工程学教授，高级科学家伊戈欣问道。“出现信号的属性是什么?它们移动的速度有多快?在改变方向之前它们移动了多长时间?也许它们停止的频率很高。或者它可能是多个信号的组合，每个信号都太弱而无法本身带来了出现，但又起到了相互促进的作用。”

作为一个整体，潜在转移性癌细胞具有一些关键特征和能力，但是作为个体，它们的性能可能会有所不同。在大量的细胞中，这些表现差异可能与奥运会运动员和沙发土豆之间的表现一样明显。Igoshin说，最重要的是，个人表现或异质性的这种自然变化使得很难将有助于突发行为的个人行为归零。

他说：“即使对于遗传上均一的肿瘤中的细胞，如果观察个体，也会存在分布，某些个体的表现高于平均水平50%，而另一些个体的平均水平低于平均水平50%，就会造成性能的异质性。”“所以问题是，'有了所有这些背景噪声，我们如何才能找到与出现相关的弱趋势或信号?”

Igoshin说，新方法结合了数据科学，以克服传统建模的某些弱点。通过用关于单个细胞运动的实验数据填充他们的模型，Igoshin说他和获得博士学位的Zhang。五月份来自赖斯的论文简化了对影响群体行为的个体行为的搜索。

为了证明该技术，他们与劳伦斯·希姆克斯(Lawrence Shimkets)合作，佐治亚大学的实验室已经花费了数年的时间来整理有关土壤土壤中合作细菌xanthus的个体和群体行为的数据。

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