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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Becker, Nils B. [VerfasserIn]   i
 Mugler, Andrew [VerfasserIn]   i
 Wolde, Pieter Rein ten [VerfasserIn]   i
Titel:Optimal prediction by cellular signaling networks
Verf.angabe:Nils B. Becker, Andrew Mugler, and Pieter Rein ten Wolde
E-Jahr:2015
Jahr:17 December 2015
Fussnoten:Gesehen am 04.08.2020
Titel Quelle:Enthalten in: Physical review letters
Ort Quelle:College Park, Md. : APS, 1958
Jahr Quelle:2015
Band/Heft Quelle:115(2015) Artikel-Nummer 258103, 5 Seiten
ISSN Quelle:1079-7114
Abstract:Living cells can enhance their fitness by anticipating environmental change. We study how accurately linear signaling networks in cells can predict future signals. We find that maximal predictive power results from a combination of input-noise suppression, linear extrapolation, and selective readout of correlated past signal values. Single-layer networks generate exponential response kernels, which suffice to predict Markovian signals optimally. Multilayer networks allow oscillatory kernels that can optimally predict non-Markovian signals. At low noise, these kernels exploit the signal derivative for extrapolation, while at high noise, they capitalize on signal values in the past that are strongly correlated with the future signal. We show how the common motifs of negative feedback and incoherent feed-forward can implement these optimal response functions. Simulations reveal that E. coli can reliably predict concentration changes for chemotaxis, and that the integration time of its response kernel arises from a trade-off between rapid response and noise suppression.
DOI:doi:10.1103/PhysRevLett.115.258103
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Volltext ; Verlag: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.115.258103
 Volltext: https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.115.258103
 DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.115.258103
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1726132277
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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