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XY = MMSTREAM2(X,Y,U,V,X0,Y0,Mark,Step) 根据矩阵 U 和 V 中的梯度数据计算流线。 X 和 Y 可以是定义坐标轴数据的向量，其中 U(i,j) 和 V(i,j) 与坐标轴点 X(j) 和 Y(i) 重合。 或者，X 和 Y 可以是由 MESHGRID 生成的 2D 格子矩阵。 X0 和 Y0 是定义坐标的等长向量，这些坐标标记起点、终点或单个流线上的点，由输入标记表示，即“起点”、“终点”或“开”。 如果为空或未给出 Mark='Start'。 Step 标识使用的归一化步长。 如果为空或未给出，则 Step = 0.1，即单元格的 1/10。 0.01 <= 步长 <= 0.5 XY 是包含流线数据点的元胞数组。 XY{k}(:,1) 包含 x 轴数据，XY{k}(:,2) 包含第 k 条流线的 y 轴数据。

二维React扩散方程式关于 这是手稿的Github库，“体表面模型中的细胞极化可以由经典和非经典的图灵不稳定性驱动” [1]。 该模型模拟称为Cdc42介导的细胞极化的过程，该过程对于多种过程至关重要，例如从酵母到人类的多种细胞的细胞分裂和细胞迁移。 在此过程中，属于Rho-GTPases类的Cdc42蛋白被激活和灭活，并通过一组化学物质从细胞内部（细胞质）运输到细胞表面（细胞膜）。React。 同时，它通过扩散在空间中移动，正是这种React与扩散的结合最终导致了cdc42活性成分在细胞膜上称为极点的一个点处聚集。 对这一过程进行建模的最新尝试包括对细胞的三维描述，包括细胞质（即大块）和膜（即表面）[2,3]，对于这种类型的大块表面模型，有两个描述可能导致图案形成的机制类型。 这些就是所谓的经典图灵不稳定性（图1A）和称为非经典图灵不稳定性的最新版本（图1B）。 图1：在两种不同情况下，极点的演变是有源cdc42的单点：（A）经典图灵不稳定性和（B）非经典图灵不稳定性。 在本文中，基于先前模型的结构[2,3]，我们提出了一个更简单的Cdc42介导的细胞极化生物学上更现实的本体表面模

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