最近的研究表明，在酵母和细菌的细胞内，RNA蛋白的扩散速率 - 在整个细胞中传递重要信息的复杂分子 - 以特征指数模式分布。

事实证明，这些模式显示了细胞内所有可能扩散过程的最高程度的无序或“熵”。在EPJ B发表的新研究中，日本爱知理工学院的Yuichi Itto通过放大来研究RNA蛋白扩散速率的局部波动，进一步探讨了这种行为。通过将这些小尺度扩散速率与熵的时变值相关联，他发现在RNA扩散速率较高的区域，某些时间间隔内熵的变化率较大。

Itto的工作为细胞内复杂的生化过程提供了新的见解。这项工作可以使研究人员对其运作方式施加更严格的数学约束。他还表明RNA的扩散动力学类似于较大系统中的热力学行为。他的计算表明，电池不同部分的时变熵的差异可以直接与热系统中热量流动引起的温度随时间变化的差异相比较。它通过使用一系列数学方程式来推导出这些行为。这些涉及小规模的RNA扩散速率及其随后的扩散变化的熵率。

由于这种方法，他现在已成功地从基础数学开始推导出RNA扩散速率的特征指数模式。他的发现首次证实了先前的观察结果，即在酵母和细菌细胞内，RNA扩散代表了熵的最大可能分布。