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微管内部的芳香族氨基酸残基网络（尤其是色氨酸形成的网络）可能构成光学信息流的传导通路。针对这些网络中的紫外激发动力学，研究者通常采用有效的非厄米哈密顿量进行建模。通过将该方法拓展至包含明确位点几何结构与偶极取向的Lindblad主方程，该团队实现了对耦合发色团间能量耗散与信息传递的同步捕捉，从而追踪相关性的产生、传导及耗散过程。研究对比了局域注入、完全离域制备及基于本征模式的初始态，并通过评估选定发色团子网络内部及相互间的L1相干范数、关联相干度以及对数负性，量化了涌现的量子信息结构。研究结果表明：信息流的方向性与持续性与初始制备类型存在强关联——超辐射组分驱动相关性快速向环境输出，而亚辐射组分则能滞留相关性并延缓其泄漏。将单个微管蛋白单元嵌入更大的二聚体及螺旋结构会重塑成对相关性图谱，实现位点选择性传导；扩展至更大有序晶格结构时，输出与滞留通道均得到增强，而静态能量与结构无序性则会抑制长程传输并降低总体相关性转移。这些发现为细胞骨架发色团网络中的信息流提供了Lindblad理论框架，并揭示了微管中暂时保持非经典相关性的结构性与动力学条件。