PROKARYO: an illustrative and interactive computational model of the lactose operon in the bacterium Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We are creating software for agent-based simulation and visualization of bio-molecular processes in bacterial and eukaryotic cells. As a first example, we have built a 3-dimensional, interactive computer model of an Escherichia coli bacterium and its associated biomolecular processes. Our illustrative model focuses on the gene regulatory processes that control the expression of genes involved in the lactose operon. Prokaryo, our agent-based cell simulator, incorporates cellular structures, such as plasma membranes and cytoplasm, as well as elements of the molecular machinery, including RNA polymerase, messenger RNA, lactose permease, and ribosomes. RESULTS: The dynamics of cellular 'agents' are defined by their rules of interaction, implemented as finite state machines. The agents are embedded within a 3-dimensional virtual environment with simulated physical and electrochemical properties. The hybrid model is driven by a combination of (1) mathematical equations (DEQs) to capture higher-scale phenomena and (2) agent-based rules to implement localized interactions among a small number of molecular elements. Consequently, our model is able to capture phenomena across multiple spatial scales, from changing concentration gradients to one-on-one molecular interactions. We use the classic gene regulatory mechanism of the lactose operon to demonstrate our model's resolution, visual presentation, and real-time interactivity. Our agent-based model expands on a sophisticated mathematical E. coli metabolism model, through which we highlight our model's scientific validity. CONCLUSION: We believe that through illustration and interactive exploratory learning a model system like Prokaryo can enhance the general understanding and perception of biomolecular processes. Our agent-DEQ hybrid modeling approach can also be of value to conceptualize, illustrate, and--eventually--validate cell experiments in the wet lab.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».