Multicellular automaticity of cardiac cell monolayers: effects of density and spatial distribution of pacemaker cells
Notice bibliographique
Résumé
Self-organization of pacemaker (PM) activity of interconnected elements is important to the general theory of reaction–diffusion systems as well as for applications such as PM activity in cardiac tissue to initiate beating of the heart. Monolayer cultures of neonatal rat ventricular myocytes (NRVMs) are often used as experimental models in studies on cardiac electrophysiology. These monolayers exhibit automaticity (spontaneous activation) of their electrical activity. At low plated density, cells usually show a heterogeneous population consisting of PM and quiescent excitable cells (QECs). It is therefore highly probable that monolayers of NRVMs consist of a heterogeneous network of the two cell types. However, the effects of density and spatial distribution of the PM cells on spontaneous activity of monolayers remain unknown. Thus, a simple stochastic pattern formation algorithm was implemented to distribute PM and QECs in a binary-like 2D network. A FitzHugh–Nagumo excitable medium was used to simulate electrical spontaneous and propagating activity. Simulations showed a clear nonlinear dependency of spontaneous activity (occurrence and amplitude of spontaneous period) on the spatial patterns of PM cells. In most simulations, the first initiation sites were found to be located near the substrate boundaries. Comparison with experimental data obtained from cardiomyocyte monolayers shows important similarities in the position of initiation site activity. However, limitations in the model that do not reflect the complex beat-to-beat variation found in experiments indicate the need for a more realistic cardiomyocyte representation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».