Biyolojide ajan tabanlı model - Agent-based model in biology - Wikipedia

Ajan tabanlı modeller birçok uygulama var Biyoloji, öncelikle modelleme yönteminin özelliklerinden dolayı. Ajan tabanlı modelleme kurala dayalıdır, hesaplamalı modelleme Sistemin tek tek bileşenleri veya aracıları arasındaki kurallara ve etkileşimlere odaklanan metodoloji.[1] Bu modelleme yönteminin amacı, ilgilenilen sistem bileşenlerinin popülasyonlarını oluşturmak ve sanal bir dünyada etkileşimlerini simüle etmektir. Ajan tabanlı modeller, davranış kurallarıyla başlar ve bu davranış kurallarının hesaplamalı olarak somutlaştırılması yoluyla gözlemlenen davranış kalıplarını yeniden inşa etmeye çalışır.[1] Biyolojik çalışmalar için önemli olan ajan bazlı modellerin özelliklerinden bazıları şunlardır:

  1. Modüler yapı: Aracı tabanlı bir modelin davranışı, aracılarının kuralları tarafından tanımlanır. Mevcut aracı kuralları değiştirilebilir veya tüm modeli değiştirmek zorunda kalmadan yeni aracılar eklenebilir.
  2. Ortaya çıkan özellikler: Yerel olarak davranış kuralları ile etkileşime giren bireysel ajanların kullanımı yoluyla, ajan tabanlı modeller, her bir ajanınkinden çok daha karmaşık davranışla daha yüksek bir bütünlük düzeyine yol açan bir sinerji ile sonuçlanır.[2]
  3. Soyutlama: Ya gerekli olmayan ayrıntıları dışarıda bırakarak ya da ayrıntılar mevcut olmadığında, etmen tabanlı modeller, incelenen sistem hakkında tam bilgi olmadan oluşturulabilir. Bu, modelin olabildiğince basit ve doğrulanabilir olmasını sağlar.[1]
  4. Stokastisite: Biyolojik sistemler rastgele görünen davranışlar sergiler. Belirli bir davranışın olasılığı, bir bütün olarak bir sistem için belirlenebilir ve daha sonra tek tek aracılar için kurallara dönüştürülebilir.[1][3]

Orman böcek istilası

"Orman Böcekleri İstilalarının Ajan Tabanlı Bir Modelini Kullanarak Orman Yönetimi Uygulamalarını Keşfetmek" başlıklı makalede, saldırı davranışını simüle etmek için ajan tabanlı bir model geliştirilmiştir. dağ çam böceği, Dendroctonus ponderosae, (MPB), farklı hasat politikalarının ormanın mekansal özelliklerini ve MPB istilasının zaman içinde mekansal yayılmasını nasıl etkilediğini değerlendirmek için.[4] Arazinin yaklaşık üçte ikisi Britanya Kolumbiyası, Kanada sürekli olarak değiştirilen ormanlarla kaplıdır. doğal rahatsızlıklar yangın, hastalık ve böcek istilası gibi. Orman kaynakları, il ekonomisinin yaklaşık% 15'ini oluşturur, bu nedenle MPB gibi böceklerin neden olduğu istilaların ekonomi üzerinde önemli etkileri olabilir. MPB salgınları, büyük bir doğal rahatsızlık olarak kabul edilir ve bu durum, dağ çamı ağaç, British Columbia'daki en bol ticari ağaç türlerinden biridir. Böcek salgınları, birkaç bin kilometrekarelik alanlardaki ağaçların ölümüyle sonuçlandı.

Bu çalışma için geliştirilen aracı tabanlı model, nasıl olduğunu değerlendirmek için MPB saldırı davranışını simüle etmek için tasarlanmıştır. yönetim uygulamalar, böcek popülasyonunun mekansal dağılımını ve kalıplarını ve saldırıya uğrayan ve öldürülen ağaçlara yönelik tercihlerini etkiler. Model tarafından üç yönetim stratejisi dikkate alınmıştır: 1) yönetim yok, 2) temizlik hasadı ve 3) kurtarma hasadı. Modelde Beetle Agent, MPB davranışını temsil etti; Çam Ajanı, orman ortamını ve ağaç sağlığı evrimini temsil ediyordu; Orman Yönetim Temsilcisi farklı yönetim stratejilerini temsil ediyordu. Beetle Agent, ormanda nereye uçulacağına karar vermek ve saldırmak, beslemek ve üremek için sağlıklı bir ağaç seçmek için bir dizi kuralı takip eder. MPB, başarılı bir şekilde çoğalmak için tipik olarak kendi doğal ortamında ana ağaçları öldürür. Böcek larvalar olgun ev sahibi ağaçların iç kabuğu ile beslenir ve sonunda onları öldürür. Böceklerin çoğalması için, ev sahibi ağacın yeterince büyük ve kalın iç kabuğa sahip olması gerekir. MPB salgınları, gıda arzı, popülasyonu sürdürmek için yeterli olmadığı noktaya düştüğünde veya iklim koşulları böceği için elverişsiz hale geldiğinde sona erer. Çam Ajanı, ev sahibi ağacın, özellikle de Lodgepole çam ağacının direncini simüle eder ve her ağaç standının durumunu ve özelliklerini izler. MPB saldırısının bir noktasında, ağaç başına böcek sayısı ana ağacın kapasitesine ulaşır. Bu noktaya ulaşıldığında, böcekler, böcekleri diğer ağaçlara saldırmaya yönlendirmek için bir kimyasal salgılar. Çam Ajanı, meşe başına böcek popülasyon yoğunluğunu hesaplayarak bu davranışı modeller ve bilgiyi Beetle Agent'lara aktarır. Orman Yönetim Temsilcisi, iki ortak bölgeyi simüle etmek için stand seviyesinde kullanılmıştır. ağaçlandırma uygulamalar (sanitasyon ve kurtarma) ve ayrıca hiçbir yönetim uygulamasının kullanılmadığı strateji. Sanitasyon hasat stratejisi ile, eğer bir meşcerenin istila oranı belirlenmiş bir eşikten daha büyükse, ağaçların ortalama boyutu belirlenen bir eşiği aştığında, meşe ve herhangi bir sağlıklı komşu standı kaldırılır. Kurtarma hasadı stratejisi için, önceden belirlenmiş sayıda komşu stand bir MPB saldırısı altındaysa bir MPB saldırısı altında olmasa bile bir stand kaldırılır.

Çalışma, Britanya Kolombiyası'nın Kuzey-Orta İç kesiminde yaklaşık 560'lık ormanlık bir alan olarak kabul edildi. hektar. Alan, daha küçük oranlarda Lödepole çamından oluşuyordu. Douglas köknar ve Beyaz ladin. Model, her adım tek bir yılı temsil eden beş zaman adımı için uygulandı. Değerlendirilen her orman yönetimi stratejisi için otuz simülasyon çalışması yapılmıştır. Simülasyonun sonuçları, hiçbir yönetim stratejisi kullanılmadığında, en yüksek genel MPB istilasının meydana geldiğini gösterdi. Sonuçlar aynı zamanda kurtarma ormanı yönetimi tekniğinin, kurtarma ormanı yönetimi stratejisindeki% 19'luk bir azalmanın aksine, MPB tarafından öldürülen orman şeritlerinin sayısında% 25'lik bir azalma ile sonuçlandığını gösterdi. Özetle, sonuçlar modelin orman yönetimi ilkeleri oluşturmak için bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir.

İstilacı türler

İstilacı türler "yerli olmayan" bitki ve hayvanları, istila ettikleri ortamları olumsuz yönde etkileyen anlamına gelir. İstilacı türlerin ortaya çıkmasının çevresel, ekonomik ve ekolojik sonuçları olabilir. "İstilacı Tür Yönetimi için Etken Bazlı Sınır Uygulama Modeli" başlıklı bildiride, etmen temelli bir modelin etkilerinin değerlendirilmesi amacıyla geliştirilmiştir. Liman -özel ve ithalatçı - belirli bir için özel yaptırım rejimleri tarımsal emtia bu, istilacı tür riski sunar. Nihayetinde, çalışmanın amacı, uygulama kaynaklarının tahsisini iyileştirmek ve politika yapıcılara sınır yaptırımı ve istilacı tür riskiyle ilgili diğer soruları yanıtlamaları için bir araç sağlamaktı.

Çalışma için geliştirilen ajan tabanlı model, üç tür ajanı dikkate aldı: istilacı türler, ithalatçılar ve sınır uygulama ajanları.[5] Modelde, istilacı türler yalnızca çevrelerine tepki verebilirken, ithalatçılar ve sınır koruma görevlileri kendi amaç ve hedeflerine göre kendi kararlarını verebilir. İstilacı tür, hedef mahsulü içeren bir alanda salınıp bırakılmadığını belirleme ve hedef mahsulün bitişik arazilerine yayılma yeteneğine sahiptir. Model, istilacı bir türün yerleşip yerleşmediğini belirlemek için kullanılan uzamsal olasılık haritalarını içerir. Çalışma, Brokoli itibaren Meksika içine Kaliforniya giriş limanları aracılığıyla Calexico, Kaliforniya ve Otay Mesa, Kaliforniya. Seçilen istilacı türler, turpgil pire böceği (Phyllotreta haç). Kaliforniya, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki en büyük brokoli üreticisidir ve bu nedenle, seçilen giriş limanları aracılığıyla istilacı türlerin girişinin endişesi ve potansiyel etkisi önemlidir. Model ayrıca, istilacı tür hasarını gerçekçi bir şekilde modellemek için kullanılan uzamsal olarak açık bir hasar işlevini de içeriyordu. Ajan tabanlı modelleme, aşağıdakilerin davranışını analiz etme yeteneği sağlar heterojen aktörler, bu nedenle emtia enfeksiyon oranları (yüksek, orta ve düşük), ön işlem seçimi ve limanlara nakliye maliyeti açısından farklılık gösteren üç farklı ithalatçı türü değerlendirildi. Model, her bir giriş limanı ve ithalatçı için denetim oranlarına ilişkin tahminler vermiş ve yalnızca her liman ve ithalatçı için değil, aynı zamanda her potansiyel ön işlem düzeyi için (ön işlem yok, birinci düzey, ikinci düzey ve seviye üç).

Model uygulandı ve çalıştırıldı NetLogo, sürüm 3.1.5. Giriş limanlarının, ana otoyolların ve ulaşım yollarının konumlarına ilişkin mekansal bilgiler, istilacı türler oluşturma olasılık haritaları ile katmanlı Kaliforniya brokoli mahsullerinin bir haritasının yanı sıra analize dahil edildi. BehaviorSpace,[6] Modeldeki farklı parametrelerin (örn. sevkiyat değeri, ön işlem maliyeti) etkilerini test etmek için NetLogo ile entegre bir yazılım aracı kullanıldı. Ortalama olarak, kullanılan parametrenin her düzeyinde, bir yineleme bir yıllık bir çalışmayı temsil eden 100 yineleme hesaplanmıştır.

Modelin sonuçları, denetim çabaları arttıkça, ithalatçıların gereken özeni artırdığını veya sevkiyatların ön işlemlerini artırdığını ve Kaliforniya mahsullerinin toplam parasal kaybının azaldığını gösterdi. Model, ithalatçıların denetim çabalarındaki artışa farklı şekillerde yanıt verdiğini gösterdi. Bazı ithalatçılar, ön arıtma çabalarını artırarak artan denetim oranına yanıt verirken, diğerleri belirli bir limana nakliyeden kaçınmayı seçti veya başka bir liman için alışveriş yaptı. Model sonuçlarının önemli bir sonucu, ithalatçıların liman alışverişine başlayabilecekleri nokta hakkında politika yapıcılara tavsiyelerde bulunabilmesidir. Zararlı riski veya nakliye maliyetinin bu değişiklikleri yapması muhtemeldir. Modelin bir başka ilginç sonucu, müfettişlerin daha önce istila edilmiş sevkiyatlarla bir ithalatçıya yanıt vermeyi öğrenemedikleri zaman, Kaliforniya brokoli mahsullerine verilen zararın 150 milyon dolar olarak tahmin edilmesidir. Ancak, müfettişler, ithalatçıların denetim oranlarını daha önceki ihlallerle artırabildiklerinde, Kaliforniya brokoli mahsullerine verilen zarar yaklaşık% 12 oranında azaldı. Model, istilacı türlerin tarımsal ithalattan girişini ve olası zararlarını tahmin etmek için bir mekanizma sağlar. Aynı derecede önemli olan model, politika yapıcılara ve sınır kontrol kurumlarına denetim kaynaklarının en iyi tahsisini belirlemek için kullanılabilecek bir araç sağlar.

Yaprak biti popülasyon dinamikleri

"Tarımsal Peyzajlarda Yaprak biti Nüfus Dinamikleri: Etmen Tabanlı Bir Simülasyon Modeli" başlıklı makalede, etmen temelli bir model, nüfus dinamikleri of kuş kiraz-yulaf yaprak biti, Rhopalosiphum padi (L.).[7] Çalışma beş kilometrekarelik bir bölgede yapıldı. Kuzey Yorkshire, bulunan bir ilçe Yorkshire ve Humber bölgesi İngiltere. Ajan tabanlı modelleme yöntemi, bir bütün olarak popülasyondan ziyade bireysel ajanların davranışına odaklandığı için seçilmiştir. Yazarlar, bir bütün olarak popülasyonlara odaklanan geleneksel modellerin, eşzamanlı etkileşimlerin karmaşıklığını hesaba katmadığını öne sürüyorlar. ekosistemler nüfus eğilimleri üzerinde önemli etkileri olabilecek kaynaklar için yeniden üretim ve rekabet gibi. Temsilciye dayalı modelleme yaklaşımı, modelleyicilerin, bir bütün olarak popülasyona odaklanan modelleme yaklaşımlarından daha esnek ve bakımı daha kolay olan daha genel ve modüler modeller oluşturmasına da olanak tanır. Ajan tabanlı modellerin önerilen diğer avantajları arasında, bir grup özerk ajanın etkileşimlerinden dolayı ilgi konusu olgunun gerçekçi temsilini ve nicel değişkenleri entegre etme yeteneği, diferansiyel denklemler ve kural temelli davranışı aynı modele dahil edin.

Model, modelleme araç setinde uygulandı Öğün kullanmak JAVA Programlama dili. Model, günlük zaman aralıklarında çalıştırıldı ve sonbahar ve kış mevsimlerine odaklandı. Model için girdi verileri habitat verilerini, günlük minimum, maksimum ve ortalama sıcaklıkları ve rüzgar hızı ve yönünü içeriyordu. Aphid ajanları için yaş, pozisyon ve morfoloji (alate veya apterous ) düşünüldü. Yaş, 0,00 ile 2,00 arasında değişmekte olup, 1,00, ajanın yetişkin hale geldiği noktadır. Aphid ajanları tarafından üreme yaşa, morfolojiye ve günlük minimum, maksimum ve ortalama sıcaklıklara bağlıdır. bir Zamanlar periler kapak, ebeveynleriyle aynı yerde kalırlar. Nimflerin morfolojisi, popülasyon yoğunluğu ve besin kalitesi ile ilgilidir. yaprak biti Besin kaynağı. Model ayrıca yaşa, sıcaklığa ve habitat kalitesine bağlı olan yaprak biti ajanları arasında ölüm oranını da dikkate aldı. Bir Aphid ajanının yaşlanma hızı, günlük minimum, maksimum ve ortalama sıcaklıklarla belirlenir. Model, yaprak biti ajanlarının hareketinin, her ikisi de genel durumu etkileyen bir göç aşaması ve bir yiyecek arama aşaması olmak üzere iki ayrı aşamada meydana geldiğini düşünmüştür. nüfus dağılımı.

Çalışma, simülasyon çalışmasını, 25 metrelik hücrelerden oluşan bir ızgaraya dağıtılmış 10.000 alat yaprak bitinden oluşan bir ilk popülasyonla başlattı. Simülasyon sonuçları, iki büyük nüfus zirvesi olduğunu gösterdi; ilki, yabancı göçmen akını nedeniyle sonbaharın başlarında, ikincisi ise yıl içinde daha düşük sıcaklıklar ve göçmen eksikliği nedeniyle. Nihayetinde, araştırmacıların amacı, daha geniş ekosistemleri ve hayvan türlerini simüle etmek için bu modeli uyarlamaktır.

Sucul popülasyon dinamikleri

"Sucul Popülasyon Dinamiği Modellemesinde Çok Etmenli Sistemlerin Keşfi" başlıklı makalede, iki türün popülasyon dinamiklerini incelemek için bir model önerilmiştir. makrofitler.[8] Su bitkileri hayati bir rol oynamak ekosistemler Diğer suda yaşayan organizmalar için barınak ve yiyecek sağlayabilecekleri için içinde yaşadıkları yerler. Bununla birlikte, aşırı büyümesi gibi zararlı etkileri de olabilir. yerli olmayan bitkiler veya ötrofikasyon yaşadıkları göllerin anoksik koşullar. Bu olasılıklar göz önüne alındığında, bu zararlı etkilerin azaltılmasına veya önlenmesine olanak tanımak için çevrenin ve diğer organizmaların bu sucul bitkilerin büyümesini nasıl etkilediğini anlamak önemlidir.

Potamogeton pectinatus modeldeki sucul bitki maddelerinden biridir. O bir yıllık büyüme tesisi Topraktan besinleri emen ve kök yoluyla çoğalan yumrular ve rizomlar. Bitkinin üremesi su akışından etkilenmez, ancak hayvanlar, diğer bitkiler ve insanlardan etkilenebilir. Bitki iki metreye kadar büyüyebilir, bu da sınırlayıcı bir durumdur, çünkü yalnızca belirli su derinliklerinde büyüyebilir ve biyokütlesinin çoğu, mümkün olan en fazla güneş ışığını yakalamak için bitkinin tepesinde bulunur. Modeldeki ikinci bitki ajanı Chara asperaaynı zamanda köklü bir su bitkisidir. İki bitkideki en büyük farklardan biri, bitkinin su akışı yoluyla yayılan oospor ve soğancık adı verilen çok küçük tohumların kullanımıyla çoğalmasıdır. Chara aspera sadece 20 cm'ye kadar büyür ve çok iyi ışık koşulları ile iyi su kalitesi gerektirir, bunların hepsi bitkinin büyümesini sınırlayan faktörlerdir. Chara aspera daha yüksek bir büyüme oranına sahip Potamogeton pectinatus ama çok daha kısa bir ömre sahiptir. Model ayrıca çevresel ve hayvan etkenlerini de dikkate aldı. Çevresel etkenler arasında su akışı, ışık penetrasyonu ve su derinliği sayılabilir. Akış koşulları, çok önemli olmasa da Potamogeton pectinatusdoğrudan tohum dağılımını etkiler Chara aspera. Akış koşulları, tohumların dağıtılacağı mesafenin yanı sıra yönü de etkiler. Işık penetrasyonu güçlü bir şekilde etkiler Chara aspera yüksek su kalitesi gerektirdiğinden. Yok olma katsayısı (EC), suya ışık penetrasyonunun bir ölçüsüdür. EC arttıkça, büyüme oranı Chara aspera azalır. Son olarak, derinlik her iki bitki türü için de önemlidir. Su derinliği arttıkça, ışık penetrasyonu azalır ve her iki türün de belirli derinliklerin ötesinde hayatta kalmasını zorlaştırır.

Modelin ilgi alanı, Hollanda isimli Veluwe Gölü. Ortalama 1.55 metre derinliğe sahip nispeten sığ bir göldür ve yaklaşık 30 kilometre kare alanı kaplar. Göl ötrofikasyon stresi altındadır, bu da besinlerin modeldeki bitki maddelerinden herhangi biri için sınırlayıcı bir faktör olmadığı anlamına gelir. Modeldeki bitki ajanlarının başlangıç ​​konumu rastgele belirlendi. Model kullanılarak uygulandı Öğün yazılım paketi ve daha önce tartışılan çevresel etkenler ve diğer bitki maddeleriyle etkileşimler dikkate alınarak iki farklı bitki etkeninin büyümesini ve bozulmasını simüle etmek için uygulandı. Model uygulamasının sonuçları gösteriyor ki, nüfus dağılımı Chara aspera gözlemlenen dağılımların CBS haritalarına çok benzer bir mekansal modele sahiptir. Çalışmanın yazarları, çalışmada geliştirilen ajan kurallarının bu özel göldeki makrofit büyümesinin uzamsal modelini simüle etmek için makul olduğu sonucuna varmışlardır.

Biyofilm oluşumuna yol açan bakteri agregasyonu

"İDynoMiCS: yeni nesil biyofilmlerin bireysel tabanlı modellenmesi" başlıklı makalede, bakterilerin bir yüzey üzerinde kolonizasyonunu modelleyen ve oluşumuna yol açan ajan bazlı bir model sunulmuştur. biyofilmler.[9] İDynoMiCS'nin (bireysel tabanlı Dynamics of Microbial Communities Simulator anlamına gelir) amacı, bireysel mikropların (bakteri gibi küçük tek hücreli organizmalar) popülasyonlarının ve topluluklarının büyümesini simüle etmektir. Archaea ve protistler ) su ortamlarına batırılmış biyofilmlerde yer ve kaynaklar için rekabet eden. iDynoMiCS, bireysel mikrobiyal dinamiklerin ortaya çıkan popülasyon veya biyofilm düzeyinde özelliklere ve davranışlara nasıl yol açtığını anlamak için kullanılabilir. Bu tür oluşumların incelenmesi toprak ve nehir çalışmalarında, diş hijyeni çalışmalarında, bulaşıcı hastalıklarda ve tıbbi implantla ilgili enfeksiyon araştırmalarında ve biyo-korozyonun anlaşılmasında önemlidir.[10] Belirli bir türe ait her bir bakterinin biyofilmin gelişimine nasıl katkıda bulunduğunu keşfetmeyi mümkün kılmak için ajan bazlı bir modelleme paradigması kullanıldı. İDynoMiCS'nin ilk çizimi, çevresel olarak dalgalanan oksijen mevcudiyetinin bir topluluğun çeşitliliğini ve bileşimini nasıl etkilediğini değerlendirdi. denitrifiye bakteriler denitrifikasyon yolunu indükleyen anoksik veya düşük oksijen koşulları.[9] Çalışma, bir ortamda çeşitli denitrifikasyon stratejilerinin varlığının, yalnızca daha hızlı yanıtın daha yüksek bir maliyete yol açtığını varsayarak açıklanabileceği hipotezini araştırıyor. Ajan temelli model, metabolik yollar maliyet olmadan değiştirilebilirse, geçiş ne kadar hızlı olursa o kadar iyi olur. Bununla birlikte, daha hızlı anahtarlamanın daha yüksek bir maliyete yol açtığı durumlarda, çevresel dalgalanmaların herhangi bir sıklığı için optimum yanıt süresine sahip bir strateji vardır. Bu, farklı türden denitrifikasyon stratejilerinin farklı biyolojik ortamlarda kazandığını göstermektedir. Bu tanıtımdan bu yana iDynoMiCS uygulamaları artmaya devam ediyor: plazmid biyofilm istilası buna bir örnektir.[11] Bu çalışma, biyofilmlerde zayıf plazmit yayılmasının, plazmit verici ajanın büyüme hızına bağlı konjugasyondan kaynaklandığı hipotezini araştırdı. Simülasyon yoluyla, makale yerleşik bir biyofilm içine plazmid istilasının yalnızca plazmid transferi büyümeye bağlı olduğunda sınırlı olduğunu öne sürüyor. Zamanlama (ajanlar arasında plazmid transferinden önceki gecikme) ve uzamsal erişim ile ilgili parametrelerin, alıcı ajanların büyüme hızı veya segregasyonel kayıp olasılığından daha önemli olduğunu gösteren duyarlılık analizi teknikleri kullanılmıştır. İDynoMiCS'yi kullanan diğer örnekler, bir iDynoMiCS'nin modellenmesinde kullanımı da dahil olmak üzere yayınlanmaya devam etmektedir. Pseudomonas aeruginosa glikoz substratlı biyofilm.[12]

iDynoMiCS, mikrobiyal biyofilmlerin ve benzerlerinin tüm bireysel tabanlı modellerinin daha da geliştirilmesi için ortak bir platform sağlamak üzere uluslararası bir araştırma ekibi tarafından geliştirilmiştir. Model orijinal olarak Laurent Lardon, Brian Merkey ve Jan-Ulrich Kreft tarafından Joao Xavier'in kod katkılarıyla yıllarca süren çalışmaların sonucuydu. Ek fon ile Ulusal Araştırma Hayvanları Değiştirme, İyileştirme ve Azaltma Merkezi (NC3Rs) 2013'te, biyolojik keşif için bir araç olarak iDynoMiCS'nin geliştirilmesi, uygun olduğunda yeni özellikler eklenerek hızla devam ediyor. Ekip, başlangıcından itibaren iDynoMiCS'yi bir açık kaynak platform, ortak çalışanları daha sonra bir sonraki kararlı sürümde birleştirilebilecek ek işlevler geliştirmeye teşvik eder. IDynoMiCS, Java sonuçları analiz etmek için sağlanan MATLAB ve R betikleri ile programlama dili. Simülasyonda oluşan biyofilm yapıları kullanılarak bir film olarak görüntülenebilir. POV-Ray Simülasyon çalıştırılırken oluşturulan dosyalar.

Ergenlik döneminde ışınlama sonrası meme kök hücre zenginleşmesi

Deneyler, pubertal meme bezlerinin iyonlaştırıcı radyasyona maruz kalmasının, meme oranının artmasına neden olduğunu göstermiştir. kök hücreler bezde.[13] Bu önemlidir, çünkü kök hücrelerin iyonlaştırıcı radyasyonla kanserin başlaması için anahtar hedefler olduğu düşünülmektedir çünkü bunlar en uzun vadeli proliferatif potansiyele sahiptir ve çok sayıda yavru hücrede mutajenik olaylar devam etmektedir. Ek olarak, epidemiyoloji verileri iyonlaştırıcı radyasyona maruz kalan çocukların yetişkinlere göre çok daha fazla meme kanseri riskine sahip olduğunu göstermektedir.[14][15] Böylece bu deneyler, radyasyonun ardından meme kök hücrelerinde meydana gelen artışın altında yatan mekanizma hakkında sorulara yol açtı. "Juvenile Irradyation of Juvenile but not Adult, Meme Bland Increates Stem Cell Self-Renewal and Östrojen Reseptör Negatif Tümörleri" başlıklı bu araştırma yazısında,[16] iki ajan tabanlı model geliştirildi ve paralel olarak kullanıldı in vivo ve laboratuvar ortamında hücre inaktivasyonunu değerlendirmek için deneyler, farklılaşma üzerinden epiyelyal-mezenkimal geçiş (EMT) ve radyasyonun kök hücreleri artırabileceği mekanizmalar olarak kendini yenileme (simetrik bölünme).

İlk ajan temelli model, ergenlik çağının başlangıcında (aktif proliferasyon sırasında) ilkel bir meme duktal ağacı ile yetişkinlikte (çok az proliferasyon olduğunda) tam bir meme bezine kadar uzanan çok ölçekli bir meme bezi gelişimi modelidir. Model milyonlarca maddeden oluşur ve her madde bir meme kök hücresini, bir progenitör hücreyi veya memedeki farklılaşmış bir hücreyi temsil eder. Simülasyonlar ilk olarak Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı Modeli çeşitli parametrelerle karşılaştırmak ve karşılaştırmak için Lawrencium süper bilgisayarı in vivo meme bezi ölçümleri. Model daha sonra, hangisinin eşleşen simülasyon sonuçlarına yol açtığını belirlemek için üç farklı mekanizmayı test etmek için kullanıldı. in vivo en iyi deneyler. Şaşırtıcı bir şekilde, ölümle radyasyona bağlı hücre inaktivasyonu, modelde verilen dozdan bağımsız olarak artan kök hücre frekansına katkıda bulunmadı. Bunun yerine model, ergenlik döneminde artan kendini yenileme ve hücre çoğalmasının kombinasyonunun kök hücre zenginleşmesine yol açtığını ortaya koydu. Aksine, modeldeki epitel-mezenkimal geçişin sadece pubertal meme bezlerinde değil aynı zamanda yetişkin bezlerinde de kök hücre sıklığını artırdığı gösterilmiştir. Ancak bu ikinci tahmin, in vivo veri; yetişkin meme bezlerinin ışınlanması kök hücre sıklığının artmasına neden olmamıştır. Bu simülasyonlar, bu nedenle, pubertal kök hücrenin arkasındaki birincil mekanizma olarak kendini yenilemeyi önerdi.

Kendini yenilemeyi mekanizma olarak daha fazla değerlendirmek için, insan meme epitel hücrelerinin (kök / progenitör ve farklılaştırılmış hücre alt popülasyonlarını içeren) büyüme dinamiklerini simüle etmek için ikinci bir ajan tabanlı model oluşturuldu. laboratuvar ortamında ışınlamadan sonra. Simülasyon sonuçlarını, laboratuvar ortamında Deneyler, ikinci ajan bazlı model ayrıca, ışınlamadan sonra kök / progenitör hücre sayılarında kendi kendini yenilemeye bağlı bir artış gözlemlemek için hücrelerin yoğun bir şekilde çoğalması gerektiğini doğruladı.

Ajan tabanlı iki modelin kombinasyonu ve laboratuvar ortamında/in vivo deneyler, iyonlaştırıcı radyasyona maruz kalan çocukların neden yetişkinlerden çok daha fazla meme kanseri riskine sahip olduğuna dair fikir vermektedir. Birlikte, memenin ergenlik döneminde radyasyona maruz kaldığında kök hücrenin kendi kendini yenilemesinde geçici bir artışa duyarlı olduğu ve yetişkin dokuyu on yıllar sonra kanser geliştirmeye hazırladığı hipotezini destekliyorlar.

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ a b c d Bir G .; Mi Q .; Dutta-Moscato J .; Vodovotz Y. (2009). "Öteleme sistemleri biyolojisinde etmen tabanlı modeller". Sistem Biyolojisi ve Tıp. 1 (3): 159–171. doi:10.1002 / wsbm.45. PMC  3640333. PMID  20835989.
  2. ^ Politopoulos, I. (11 Eylül 2007). "Biyolojide Ajan Bazlı Modellerin İncelenmesi ve Analizi" (PDF). Arşivlenen orijinal (PDF) 27 Temmuz 2011.
  3. ^ Garcia M.R .; Vázquez J.A .; Teixeira I.G .; Alonso A.A. (2018). "Akış Sitometrisi Kullanarak Bakteriyel Büyüme ve Bölmenin Stokastik Bireysel Bazlı Modellemesi". Mikrobiyolojide Sınırlar. 8: 2626. doi:10.3389 / fmicb.2017.02626. PMC  5760514. PMID  29354110.
  4. ^ Perez, L. ve Dragucevic, S. (2010). Orman Böcekleri İstilalarının Ajan Tabanlı Modelini Kullanarak Orman Yönetimi Uygulamalarını Keşfetmek (PDF). 2010 Uluslararası Çevresel Modelleme ve Yazılım Kongresi. Ottawa, Kanada: Uluslararası Çevresel Modelleme ve Yazılım Topluluğu (iEMS'ler).
  5. ^ Ameden, H .; Boxall, P .; Cash, S. ve Vickers, A. (2009). "İstilacı Tür Yönetimi için Etmen Tabanlı Sınır Uygulama Modeli". Kanada Tarım Ekonomisi Dergisi. 57 (4): 481–496. doi:10.1111 / j.1744-7976.2009.01166.x.
  6. ^ BehaviorSpace Rehberi
  7. ^ Evans, A .; Morgan, D. & Parry, H. (2004). Tarımsal Peyzajlarda Yaprak biti Nüfus Dinamikleri: Etmen Tabanlı Bir Simülasyon Modeli (PDF). 2010 Uluslararası Çevresel Modelleme ve Yazılım Kongresi. Osnabruck, Almanya: Uluslararası Çevresel Modelleme ve Yazılım Topluluğu (iEMS'ler).
  8. ^ Li, H .; Mynett, A. ve Qi, H. (2009). Sucul Popülasyon Dinamiği Modellemesinde Çok Etmenli Sistemlerin Keşfi. Proc. 8. Uluslararası Hidroinformatik Konferansı. Şili.
  9. ^ a b Lardon LA, Merkey BV, Martins S, Dötsch A, Picioreanu C, Kreft JU, Smets BF (2011). "iDynoMiCS: yeni nesil biyofilmlerin bireysel tabanlı modellemesi". Çevresel Mikrobiyoloji. 13 (9): 2416–2434. doi:10.1111 / j.1462-2920.2011.02414.x. PMID  21410622.
  10. ^ Wanner O, Eberl H, Morgenroth E, Noguera D, Picioreanu C, Rittmann B, van Loosdrecht M (2006). Biyofilmlerin Matematiksel Modellemesi. Londra: IWA Yayınları.
  11. ^ Merkey BV, Lardon LA, Seoane JM, Kreft JU, Smets BF (2011). "Konjugasyonun büyüme bağımlılığı, biyofilmlerdeki sınırlı plazmit istilasını açıklar: bireysel tabanlı bir modelleme çalışması". Çevresel Mikrobiyoloji. 13 (9): 2435–2452. doi:10.1111 / j.1462-2920.2011.02535.x. PMID  21906217.
  12. ^ Steffens, Matthew J .; Clement, Barbara J .; Wentworth, Christopher D. (2011). Bir Pseudomonas aeruginosa Biyofilminin Glikoz Substrat ile Bireysel Bazlı Modellemesi. APS Prairie Section 2011 Sonbahar Toplantısı, 10-12 Kasım 2011, özet # E1.006. American Physical Society.
  13. ^ Nguyen, David; Oketch-Rabah, HA; Illa-Bochaca, Irineu; Geyer, FC; Reis-Filho, JS; Mao, JH; Ravani, SA; Zavadil, J; Borowsky, AD; Jerry, DJ; Dunphy, KA; Seo, JH; Haslam, S; Medina, D; Barcellos-Hoff, Mary Helen (2011). "Radyasyon, kanser gecikmesini azaltan ve tümör tipini etkileyen farklı mekanizmalarla meme karsinojenezini etkilemek için mikro çevreye etki eder". Kanser hücresi. 19 (5): 640–51. doi:10.1016 / j.ccr.2011.03.011. PMC  3110779. PMID  21575864.
  14. ^ Preston, DL; Mattsson, A; Holmberg, E; Shore, R; Hildreth, NG; Boice, JD Jr (2002). "Göğüs kanseri riski üzerindeki radyasyon etkileri: sekiz grubun havuzlanmış bir analizi". Radyasyon Araştırması. 158 (2): 220–35. doi:10.1667 / 0033-7587 (2002) 158 [0220: reobcr] 2.0.co; 2. PMID  12105993.
  15. ^ Mertens, AC; Liu, Q; Neglia, JP; Wasilewski, K; Leisenring, W; Armstrong, GT; Robison, LL; Yasui, Y (2008). "5 yıllık çocukluk çağı kanserinden kurtulanlar arasında nedene özgü geç ölüm oranı: Çocukluk Çağı Kanserden Kurtulanlar Çalışması". J Natl Cancer Inst. 100 (19): 1368. doi:10.1093 / jnci / djn310. PMC  2556702. PMID  18812549.
  16. ^ Tang, Jonathan; Fernando-Garcia, Ignacio; Vijayakumar, Sangeetha; Martinez-Ruis, Haydeliz; Illa-Bochaca, Irineu; Nguyen, David; Mao, Jian-Hua; Costes, Sylvain; Barcellos-Hoff, Mary Helen (2014). "Meme bezinin erişkin olmamakla birlikte gençlerin ışınlanması kök hücrenin kendi kendini yenilemesini ve östrojen reseptörü negatif tümörleri artırır". Kök hücreler. 32 (3): 649–61. doi:10.1002 / gövde. 1533. PMID  24038768.