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Sandbox Physics
从一颗珠子读懂单分子力学

L3 · 第 6 章

ATP 怎样让随机跃迁有了方向

热运动让马达有机会向前,也有机会向后。ATP 与反应产物维持的化学势差,让完成一个前向循环更有利;逆向负载则抵消这份优势。把两个方向都写进状态网络,就能从化学等待一步步算到速度、倒退和停滞。

每一步里还有看不见的等待

把第 nn 个位置上的状态记作 AnA_n 和 BnB_n。化学边连接同一位置的两个状态,前向速率为 u0u_0,反向为 w0w_0。机械边把 BnB_n 接到下一位置的 An+1A_{n+1},速率分别为 u1u_1 和 w1w_1。机械跳变前后位置差为 dd。

两态是粗粒化的化学机械构象,不逐一对应真实马达的每一种核苷酸结合结构。珠子只报告位移,可能看不见同一位置上已经发生的化学转变。

AnA_n化学转变BnB_n机械步进An+1A_{n+1}
教学循环的原创示意。同一位置先发生化学状态转变,再由机械转变进入下一位置,两条边均保留反向跃迁。

对应阅读:U. Seifert · K. Svoboda & S. M. Block

一个循环的正反比有热力学限制

把逆向负载 FF 定为正。前进一步要对负载做功 FdFd;一次前向循环释放化学自由能 Δμ\Delta\mu。把每条边的前后速率比相乘,中间态自由能相消,留下整圈的化学收益减机械代价。

下面的无量纲量 A\mathcal A 叫循环亲和力。它为正时,前向循环更有利;为零时,循环没有方向偏好。局部详细平衡固定的是速率之比,仍需要动力学信息才能知道走得多快。

A=ln⁡u0u1w0w1=Δμ−FdkBT\mathcal A=\ln\frac{u_0u_1}{w_0w_1}=\frac{\Delta\mu-Fd}{k_BT}
温度不变、化学储库维持浓度、单循环紧耦合。这个关系约束速率,不能单独预测某种真实马达的全部反应参数。

对应阅读:U. Seifert

教学网络里,ATP 改变哪一个速率

令 cc 为 ATP 浓度除以一微摩尔每升后的数值。示例采用下列速率,单位均为每秒。化学前向速率随浓度增加;机械前向跃迁被逆向负载压慢,反向跃迁被加快。力用皮牛,距离用纳米。取 d=8  nmd=8\;\mathrm{nm} 和 kBT=4.114  pN nmk_BT=4.114\;\mathrm{pN\,nm},得到一套可计算的教学参数。

这组速率对应的有效化学驱动力为 Δμ=kBTln⁡(c/0.01)\Delta\mu=k_BT\ln(c/0.01)。平衡参考浓度 0.01  μM0.01\;\mathrm{\mu M} 吸收了固定的 ADP、无机磷酸与标准化学势;它不是通用的细胞内平衡常数。真实实验需要同时报告反应产物、温度和溶液条件。

u0=3c,w0=3,u1=60e−Fd/(2kBT),w1=0.6eFd/(2kBT)u_0=3c,\quad w_0=3,\quad u_1=60e^{-Fd/(2k_BT)},\quad w_1=0.6e^{Fd/(2k_BT)}
速率参数取教学示例值。正反化学和机械通道都保留,无驱动、停滞及倒退由同一网络计算。

对应阅读:U. Seifert

从状态占据推到速度

稳态时,流进每种状态的概率等于流出的概率。离开 AA 的总速率为 u0+w1u_0+w_1,离开 BB 的总速率为 w0+u1w_0+u_1。把两股概率流设为相等,再用概率和为一,便能解出占据率。机械边的前向流是 pBu1p_Bu_1,反向流是 pAw1p_Aw_1,相减后乘步长,就是平均速度。

例如 ATP 为 100  μM100\;\mathrm{\mu M}、负载为 1.50  pN1.50\;\mathrm{pN} 时,四个速率约为每秒 300300、3.003.00、14.014.0 和 2.582.58。大部分时间停在 BB 态,净流约每秒 13.113.1 圈,平均速度约 105  nm s−1105\;\mathrm{nm\,s^{-1}}。单条四秒记录会围绕这个长期均值起伏。

继续增大负载,净流降到零,分子仍会随机跃迁。同样 ATP 浓度下,化学亲和力为 ln⁡10000\ln10000,停滞负载约 4.74  pN4.74\;\mathrm{pN}。真实 kinesin 的数据还包含这张最小网络省略的反应通道。

S=u0+w0+u1+w1,pA=w0+u1S,pB=u0+w1SS=u_0+w_0+u_1+w_1,\qquad p_A=\frac{w_0+u_1}{S},\qquad p_B=\frac{u_0+w_1}{S}
流入与流出概率相等,决定两种状态各占多少时间。
J=pBu1−pAw1=u0u1−w0w1S,v=dJ,Fstall=ΔμdJ=p_Bu_1-p_Aw_1=\frac{u_0u_1-w_0w_1}{S},\qquad v=dJ,\qquad F_{\rm stall}=\frac{\Delta\mu}{d}
这些式子适用于周期双态网络。额外支路可能消耗 ATP 却不前进,停滞和能量消耗届时需要分别计算。

对应阅读:U. Seifert · K. Svoboda & S. M. Block

停滞时,效率与功率要分开

在前向运行且化学驱动力为正时,每个净循环的机械输出为 FdFd,化学输入为 Δμ\Delta\mu,比值给出紧耦合效率。靠近停滞时比值趋近一,但净循环流也趋近零,输出功率随之消失。

有限时间轨迹仍然会有前后步。比较多次记录或较长时间平均,才会看见接近零的净速度。检验热平衡时,需要同时取消负载,并把 ATP 浓度降到参考值。

Pout=JFd,Pin=JΔμ,η=FdΔμP_{\rm out}=JF d,\qquad P_{\rm in}=J\Delta\mu,\qquad \eta=\frac{Fd}{\Delta\mu}
效率式限定于正输入、正输出的稳态运行。停滞点的两个功率均为零,二者之比在该点没有定义。

对应阅读:U. Seifert

一条默认轨迹能比长期均值走得更快

默认合成记录采用 100  μM100\;\mathrm{\mu M} ATP、1.50  pN1.50\;\mathrm{pN} 负载与 60  Hz60\;\mathrm{Hz} 数字探测截止频率。种子 49194919 生成四秒、20012001 个采样点的记录。表中的位移与步数属于隐藏模型真值;拟合速度只用探测位置,并舍去开头 0.10  s0.10\;\mathrm{s}。

这条轨迹恰好比长期均值走得快。分子等待时间是随机的,四秒内的步数也会变;不同种子的速度估计会有散布。理论稳态速度适合与多条独立记录的平均比较。

ATP 马达的合成默认结果;模拟真值、探测拟合与稳态理论分别列出。
量结果
四秒时的隐藏马达位移520  nm520\;\mathrm{nm}
前进步数/后退步数65 / 065\,/\,0
这条探测记录的拟合速度127.855  nm s−1127.855\;\mathrm{nm\,s^{-1}}
同参数的长期稳态速度104.628  nm s−1104.628\;\mathrm{nm\,s^{-1}}

对应阅读:Sandbox Physics

动手检验预测

让化学驱动与负载相互抵消

  1. 先选“看清前进台阶”。保持反向负载不变,只降低 ATP 浓度;预测哪条边会先改变,再观察等待与位移。
  2. 逐渐增加反向负载,再选“停滞时仍在迈步”观察前后步。区分有限轨迹的漂移和稳态平均速度。
  3. 把反向负载设为零,ATP 浓度设为 0.01  μM0.01\;\mathrm{\mu M}。这是本网络的无化学驱动条件。导出多条记录,比较两条边各自的正反向流。

练习与解释性答案

  1. 把所有四个速率同时加倍,停滞力会改变吗?

    展开解释

    不会。速率比和循环亲和力不变,停滞条件不变。稳态占据率不变,净流和平均速度加倍,等待时间减半。这说明热力学比值没有决定完整动力学。

  2. 停滞时看见前后随机步,是否违背净流为零?

    展开解释

    不违背。零净流是前向和反向平均相抵,单次轨迹仍有涨落。本教学网络在停滞时达到循环平衡;带耗能支路的真实马达还可能继续消耗 ATP。

来源与计算范围

  1. Sandbox Physics, FR19 synthetic default records and SHA-256 manifest (2026-10-28)

    三个教学实验的固定默认参数、种子与保存的观测通道。全部记录均为合成数据;清单列出各 JSON 文件和校验值。

  2. K. Svoboda & S. M. Block, Force and Velocity Measured for Single Kinesin Molecules, Cell 77(5), 773–784 (1994)

    图 1 与图 4—5 描述珠子装置和连接链柔顺性。论文采用固定光阱;这里用理想力钳和自选双态速率解释化学驱动与负载响应。

  3. U. Seifert, Stochastic Thermodynamics, Fluctuation Theorems, and Molecular Machines, arXiv:1205.4176v1 (2012)

    第 9.4.5 节式 (240)—(244) 给出局部详细平衡,第 10.5 节式 (273) 给出单循环机器的输入与输出功率。限定复算将这些关系用于自选网络。图 3 展示一般多循环网络;页面的双态图是另画的示意。

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