Master equation-based analysis of a motor-clutch model for cell traction force.
Master equation-based analysis of a motor-clutch model for cell traction force.
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DOI：
10.1007/s12195-013-0296-5
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发表时间：
2013-12
影响因子：
2.8
通讯作者：
Odde, David J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bangasser, Benjamin L.;Odde, David J.
关键词：
微环境力学在决定细胞的形态、牵引、迁移、增殖和分化方面起着重要作用。提出了一个描述这种刚度敏感性的随机电机-离合器模型。在这项工作中，我们提出了一种基于主方程的电机-离合器模型的常微分方程(ODE)描述，并由此推导出单元的最优刚度(即牵引力最大的刚度)的解析表达式。这个解析表达式通过建立关键控制单元特定参数之间的基本关系，提供了对刚度检测要求的洞察。我们发现，基本的控制参数是电机和离合器的数量(约束为接近相等)，以及离合器的通断动力学的时间尺度(约束为有利于离合器结合而不是离合器分离)。常微分方程组和解析表达式与蒙特卡罗电机-离合器输出量吻合良好，计算时间减少了几个数量级，这使得对长时间尺度行为(小时-天)的计算研究成为可能。ODE解和解析表达式可以被合并到更大尺度的细胞行为模型中，以弥合从分子时间尺度到细胞和组织时间尺度的差距。
Microenvironmental mechanics play an important role in determining the morphology, traction, migration, proliferation, and differentiation of cells. A stochastic motor-clutch model has been proposed to describe this stiffness sensitivity. In this work, we present a master equation-based ordinary differential equation (ODE) description of the motor-clutch model, from which we derive an analytical expression to for a cell’s optimum stiffness (i.e. the stiffness at which the traction force is maximal). This analytical expression provides insight into the requirements for stiffness sensing by establishing fundamental relationships between the key controlling cell-specific parameters. We find that the fundamental controlling parameters are the numbers of motors and clutches (constrained to be nearly equal), and the time scale of the on-off kinetics of the clutches (constrained to favor clutch binding over clutch unbinding). Both the ODE solution and the analytical expression show good agreement with Monte Carlo motor-clutch output, and reduce computation time by several orders of magnitude, which potentially enables long time scale behaviors (hours-days) to be studied computationally in an efficient manner. The ODE solution and the analytical expression may be incorporated into larger scale models of cellular behavior to bridge the gap from molecular time scales to cellular and tissue time scales.
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