Mathematical modelling of tissue formation on the basis of ordinary differential equations


Cite item

Full Text

Abstract

A mathematical model is proposed for describing the population dynamics of cellular clusters on the basis of systems of the first-order ordinary differential equations. The main requirement for the construction of model equations was to obtain a formal biological justification for their derivation, as well as proof of their correctness. In addition, for all the parameters involved in the model equations, the presence of biological meaning was guaranteed, as well as the possibility of evaluating them either during the experiment or by using models of intracellular biochemistry. In the desired model the intercellular exchange of a special signal molecules was chosen as the main mechanism for coordination of the tissue growth and new types selection during cell division. For simplicity, all signalling molecules that can create cells of the same type were not considered separately in the model, but were instead combined in a single complex of molecules: a ‘generalized signal’. Such an approach allows us to eventually assign signals as a functions of cell types and introduce their effects in the form of matrices in the models, where the rows are responsible for the types of cells receiving the signals, and the columns for the types of cells emitting signals.

About the authors

Maxim N Nazarov

National Research University of Electronic Technology

Email: nazarov-maximilian@yandex.ru
Senior Lecturer; Dept. of Higher Mathematics-1 1, Shokin square, Zelenograd, Moscow, 124498, Russian Federation

References

  1. Urdy S. Principles of morphogenesis: the contribution of cellular automata models (Book Review) // Acta Zoologica, 2009. vol. 90, no. 2. pp. 205-208. doi: 10.1111/j.1463-6395.2008.00333.x.
  2. Palsson E. A three-dimensional model of cell movement in multicellular systems // Future Generation Computer Systems, 2001. vol. 17, no. 7. pp. 835-852. doi: 10.1016/S0167-739X(00)00062-5.
  3. Drasdo D., Höhme S. A single-cell-based model of tumor growth in vitro: monolayers and spheroids // Physical Biology, 2005. vol. 2, no. 3. pp. 133-147. doi: 10.1088/1478-3975/2/3/001.
  4. Drasdo D. Center-based Single-cell Models: An Approach to Multi-cellular Organization Based on a Conceptual Analogy to Colloidal Particles / Single-Cell-Based Models in Biology and Medicine / Mathematics and Biosciences in Interaction. Basel: Birkhäuser, 2007. pp. 171-196. doi: 10.1007/978-3-7643-8123-3_8.
  5. Bauer A. L., Jackson T. L., Jiang Y. A cell-based model exhibiting branching and anastomosis during tumor-induced angiogenesis // Biophysical Journal, 2007. vol. 92, no. 9. pp. 3105-3121. doi: 10.1529/biophysj.106.101501.
  6. Hirashima T., Iwasa Y., Morishita Y. Dynamic modeling of branching morphogenesis of ureteric bud in early kidney development // Journal of Theoretical Biology, 2009. vol. 259, no. 1. pp. 58-66. doi: 10.1016/j.jtbi.2009.03.017.
  7. Szabó A., Czirók A. The Role of Cell-Cell Adhesion in the Formation of Multicellular Sprouts // Math. Model. Nat. Phenom., 2010. vol. 5, no. 1. pp. 106-122. doi: 10.1051/mmnp/20105105.
  8. Taber L. A. Towards a unified theory for morphomechanics // Philos. Trans. Ser. A, 2009. vol. 367, no. 1902. pp. 3555-3583. doi: 10.1098/rsta.2009.0100.
  9. Wyczalkowski M. A., Chen Z., Filas B. A., Varner V. D., Taber L. A. Computational models for mechanics of morphogenesis // Birth Defects Res. C, 2012. vol. 96, no. 2. pp. 132-152. doi: 10.1002/bdrc.21013.
  10. Forgacs G., Foty R. A., Shafrir Y., Steinberg M. S. Viscoelastic properties of living embryonic tissues: a quantitative study // Biophysical Journal, 1998. vol. 74, no. 5. pp. 2227-2234. doi: 10.1016/S0006-3495(98)77932-9.
  11. Ranft J., Basan M., Elgeti J., Joanny J.-F., Prost J., Jülicher F. Fluidization of tissues by cell division and apoptosis // Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 2010. vol. 107, no. 49. pp. 20863-20868. doi: 10.1073/pnas.1011086107.
  12. Dillon R., Othmer H. G. A Mathematical Model for Outgrowth and Spatial Patterning of the Vertebrate Limb Bud // Journal of Theoretical Biology, 1999. vol. 197, no. 3. pp. 295-330. doi: 10.1006/jtbi.1998.0876.
  13. Keller E. F., Segel L. A. Initiation of slime mold aggregation viewed as an instability // Journal of Theoretical Biology, 1970. vol. 26, no. 3. pp. 399-415. doi: 10.1016/0022-5193(70)90092-5.
  14. Tanaka S. Simulation Frameworks for Morphogenetic Problems // Computation, 2015. vol. 3, no. 2. pp. 197-221. doi: 10.3390/computation3020197.
  15. Brauer F., Castillo-Chavez C. Mathematical Models in Population Biology and Epidemiology / Texts in Applied Mathematics. vol. 40. New York: Springer Verlag, 2012. xxiv+508 pp. doi: 10.1007/978-1-4614-1686-9.
  16. Назаров М. Н. Моделирование роста ткани с учётом возможности внешнего воздействия на её форму // ПДМ, 2013. № 4(22). С. 103-113.
  17. Назаров М. Н. Базовая математическая модель для описания процессов регуляции биосинтеза белков // Вестн. Удмуртск. ун-та. Матем. Мех. Компьют. науки, 2016. Т. 26, № 4. С. 515-524. doi: 10.20537/vm160406.
  18. Finch-Edmondson M., Sudol M. Framework to function: mechanosensitive regulators of gene transcription // Cellular and Molecular Biology Letters, 2016. vol. 21, 28. 23 pp. doi: 10.1186/s11658-016-0028-7.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2017 Samara State Technical University

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».