Con el rápido desarrollo de la ciencia de redes, los patrones de Turing en redes complejas han atraído una extensa atención por parte de los investigadores. En este documento, nos enfocamos en los patrones espaciales en redes aleatorias multiplex ER (Erdös-Rényi), tomando como ejemplo el modelo depredador-presa con efecto Allee y mortalidad hiperbólica. En teoría, se proporciona la condición de umbral para generar patrones de Turing utilizando la teoría de inestabilidad de Turing en redes multiplex. Numéricamente, diseñamos experimentos relevantes para explorar el impacto de la topología de la red en los patrones de Turing. Los factores considerados incluyen parámetros del modelo, tasa de difusión, grado promedio de la red y diferencias en el grado promedio de diferentes capas. Los resultados indican que la importancia de la tasa de difusión y el grado promedio de la red para los patrones de Turing se confirma en la red de una sola capa. Para redes multiplex, la diferenciación de grados promedio en diferentes capas controla la generación de patrones de Turing, que no se ven afectados por las tasas de difusión de las dos poblaciones. Más interesantemente, observamos el cambio de patrones de Turing y patrones espacio-temporales. Creemos que estos hallazgos contribuyen a una mejor comprensión de la autoorganización en redes complejas.