细胞迁移的随机模型与平均场模型中的黏附建模
细胞行为
2024-04-17 v1
摘要
细胞间的黏附在许多生物学过程中发挥着重要作用，如组织形态发生与稳态、伤口愈合以及癌细胞转移。从数学角度来看，多细胞类型间的黏附此前已使用包括 Cellular Potts 模型和偏微分方程（PDEs）在内的离散模型与连续介质模型进行了分析。尽管这些模型能很好地表示某些生物学情形，但 Cellular Potts 模型的计算成本可能很高，而连续介质模型仅捕获细胞群体的宏观行为，忽略了随机性及细胞动力学的离散性质。元胞自动机模型使我们能够解决这些问题，并可用于广泛的生物系统。在本文中，我们采用元胞自动机方法，针对由两种细胞类型组成的群体中的细胞迁移与黏附，开发了一种格点智能体模型（ABM）。通过推导相应的 PDEs 并与 ABM 进行比较，我们证明了在 PDE 模型中无法实现细胞聚集与细胞分选。因此，我们提出了一组随机平均方程（SMEs），其在空间一维和二维情况下均能更好地捕获 ABM 的行为。
引用
@article{arxiv.2404.10120,
title = {Modelling adhesion in stochastic and mean-field models of cell migration},
author = {Shahzeb Raja Noureen and Richard L. Mort and Christian A. Yates},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.10120},
year = {2024}
}