Biopolym. Cell. 2020; 36(5):341-347.
Біоінформатика
Імітаційне моделювання цАМФ індукованої агрегації Dictyostelium за допомогою об'єктно-орієнтованої мови програмування Pharo
- Національний медичний університет імені О. О. Богомольця
13, бульв. Тараса Шевченка, Київ, Україна, 01601
Abstract
Мета. Періодично випромінювані спіральні хвилі цАМФ визначають спрямований рух окремих амеб Dictyostelium discoideum до центрів агрегації, які є джерелом цих хвиль. Загальна поведінка клітинної популяції, яка включає на цьому етапі тисячі незалежних організмів, може бути відтворена та візуалізована за допомогою двовимірного імітаційного моделювання. Методи. Для створення моделі було застосовано об'єктно-орієнтовану мову програмування Pharo. В якості джерела випадкових чисел використовувався інверсний конгруентний генератор. З розвитком популяції окремих амеб були пов'язані такі процеси: поява випадково розподілених початкових клітин/спор; пошук поживного субстрату; мітоз; формування (залежно від локального середовища) активних центрів агрегації; періодичні випромінювання центрами агрегації спіральних хвиль цАМФ; спрямований рух амеб, захоплених хвилею цАМФ, до центру агрегації. Результати. В ході симуляції пошуку їжі та подальших мітозів невелика початкова популяція амеб кількісно зростала та розподілялась у визначених межах. При досягненні кінцевої щільності популяції відбувалося утворення кількох активних центрів агрегації. Спіральні хвилі цАМФ періодично поширювались з цих центрів у 2D області моделі. Клітини, «захоплені» хвилею, розпочинали рух до відповідного центру агрегації, цей рух чергувався із періодами спокою. У ході міграції амеби утворювали характерні «потоки» клітин. Висновки. Створена модель може надати додаткову важливу інформацію при вивченні фаз та основних механізмів процесу самоорганізації клітинних популяцій.
Keywords: Хвилі цАМФ, агрегація клітин, об'єктно-орієнтована мова програмування
Повний текст: (PDF, англійською)
References
[2]
Kessin RH. Dictyostelium: evolution, cell biology, and the development of multicellularity. Cambridge: “Cambridge University Press”, 2001; 294 p.
[3]
Vidal-Henriquez E, Gholami A. Spontaneous center formation in Dictyostelium discoideum. Sci Rep. 2019;9(1):3935.
[4]
MacKay SA. Computer simulation of aggregation in Dictyostelium discoideum. J Cell Sci. 1978;33:1-16.
[5]
Parhizkar M, Di Marzo Serugendo G. Agent-based models for first- and second-order emergent collective behaviours of social amoeba Dictyostelium discoideum aggregation and migration phases. Artif Life Robotics. 2018;23: 498–507.
[6]
Ducasse S, Chloupis D, Hess N, Zagidulin D. Pharo by Example 5. “Lulu.com & Square Bracket Associates”, 2017; 352 p.
[7]
Hellekalek P. Good random number generators are (not so) easy to find. Math Comput Simulat. 1998;46(5-6):485-505.
[8]
Nizheradze KA. Binding of wheat germ agglutinin to extracellular network produced by cultured human fibroblasts. Folia Histochem Cytobiol. 2000;38(4):167-73.
[9]
Martiel JL, Goldbeter A. A Model Based on Receptor Desensitization for Cyclic AMP Signaling in Dictyostelium Cells. Biophys J. 1987;52(5):807-28.
[10]
Bhowmik A, Rappel WJ, Levine H. Excitable waves and direction-sensing in Dictyostelium discoideum: steps towards a chemotaxis model. Phys Biol. 2016;13(1):016002.
[11]
Goldbeter A. Oscillations and waves of cyclic AMP in Dictyostelium: a prototype for spatio-temporal organization and pulsatile intercellular communication. Bull Math Biol. 2006;68(5):1095-109.
[12]
Kravchenko AO, Kosach VR, Shkarina KA, Zaiets IV, Tykhonkova IO, Khoruzhenko AI. Optimization of in vitro model for analysis of tumor cell migration dynamics. Biopolym Cell. 2018; 34(6):477–86.
[13]
Nizheradze KA, Efimov AS. Study of the dynamics of epithelioid outgrowth of skin explants of healthy people and the patients with insulin-dependent diabetes mellitus. Dopov Nac Akad Nauk Ukr. 1993;(9):165-71.
[14]
Goldbeter A, Gérard C, Gonze D, Leloup JC, Dupont G. Systems biology of cellular rhythms. FEBS Lett. 2012;586(18):2955-65.