An individual-based simulation framework for dynamic, heterogeneous cell populations during extrinsic stimulations
An individual-based simulation framework for dynamic, heterogeneous cell populations during extrinsic stimulations
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基于个体的模拟框架，用于外部刺激期间动态、异质的细胞群
DOI：
10.1166/jcsmd.2015.1072
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Waldherr
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Pollak;Strecker;Scheurich;Allgöwer;Waldherr
由于实验测量考虑的是细胞群体而不是单个细胞，并且由于人们意识到细胞系统中异质性的作用，群体的数学建模近年来成为系统生物学的焦点。在研究细胞对外部刺激的反应行为时，必须考虑群体水平上的过程，例如定向选择和遗传。在这项工作中，提出了一种基于个体的建模框架，用于有效分析和模拟异质细胞群。借助有关静止群体特征的先验知识，推导出模型状态和参数的初始条件。由于现实地考虑了细胞分裂、细胞死亡和遗传，因此可以分析和预测细胞群的短期和长期反应。该模型提供了有关群体动态的信息，此外还提供了有关单个细胞状态以及不同细胞周期阶段的信息。该框架应用于配体诱导的细胞凋亡和细胞分化的生物学相关场景。在很短的模拟时间内，可以模拟代表性数量的细胞，从而可以对模型进行全面分析。对于未来的应用，其他感兴趣的单细胞模型可以很容易地纳入群体框架中，从而可以研究细胞异质性引起的影响。
As experimental measurements consider cell populations rather than individual cells and because of the awarness of the role of heterogeneity in cellular systems, mathematical modeling of populations became a systems biological focus in recent years. When investigating the response behavior of cells to extrinsic stimulations, processes on the level of the population such as directional selection and inheritance must be taken into account. In this work, an individual-based modeling framework for the efficient analysis and simulation of heterogeneous cell populations is presented. With help of prior knowledge about stationary population characteristics, initial conditions of model states and parameters are derived. As cell division, cell death and inheritance are considered realistically, short-term as well as long-term responses of cell populations can be analyzed and predicted. The model provides information about population dynamics and, furthermore, about states in individual cells, also with respect to different cell cycle phases. The framework is applied to the biologically relevant scenarios of ligand-induced apoptosis and cell differentiation. Within short simulation times, a representative number of cells can be simulated so that a comprehensive analysis of the model is possible. For future applications, other single cell models of interest can easily be included into the population framework, allowing the investigation of effects caused by cell heterogeneity.
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