近日，來自布里斯托大學的數(shù)學家和愛丁堡大學的生物學家聯(lián)合開展了一項分子生物學實驗，研究者Clive Bowsher和Peter Swain將他們的研究成果刊登在了近日的雜志PNAS上，文章中，研究者闡述了他們在研究活細胞代謝機制的時候，如何從眾多的噪聲（noise）之中分離出細胞信號分子（signal）。

細胞可以用內(nèi)在的噪聲生化機制來在波動的環(huán)境中做出正確的決定，比如說某些效應可以產(chǎn)生重要的、不可預知的改變，就好像隨機性一樣，要么會隨著時間過去，要么會引起遺傳上同一的細胞，為了理解細胞是如何開發(fā)和控制這些生化機制上的波動，科學家必須識別出隨機性的來源，對它們產(chǎn)生的效應進行定位，并且區(qū)分攜帶的信息在生物環(huán)境到嘈雜環(huán)境中的變化。

這篇PNAS上的文章中，研究者們描寫了對酵母細胞進行的實驗，揭示了大多數(shù)細胞的變動都從本質(zhì)上來講都有可能是報告情報的，并且在細胞環(huán)境中歸功于細胞的上下波動，研究結(jié)果為理解細胞中的動態(tài)信號處理以及細胞決策提供了一定的理論依據(jù)。研究者Bowsher表示，隨著我們更好地理解細胞如何對環(huán)境作出反應，我們將會更好地控制細胞的行為，比如，我們能夠?qū)⑷嗽鞌y帶藥物的細胞在正確的時間成功運輸?shù)綑C體的作用部位。

研究者的這篇文章揭示了如何將這種生物化學的網(wǎng)絡的上下波動分解成多重的組分，同時也揭示了如何設(shè)計實驗性的報道分子來檢測活細胞中的這些組分。數(shù)學家Clive Bowsher為動態(tài)系統(tǒng)提供了不一致的分解技術(shù)，隨后研究者們合作，在系統(tǒng)生物學內(nèi)在噪聲的概念上、信息容量的概念上以及相關(guān)比之間建立了嚴格的，研究者們進而構(gòu)建出了一種全面化的信號噪聲比系統(tǒng)來測量各個組分之間的不一致，從而對經(jīng)過生化網(wǎng)絡上的信息流進行定量，定量其效率的高低。