Prediction of traction forces of motile cells
Notice bibliographique
Résumé
When crawling on a flat substrate, living cells exert forces on it via adhesive contacts, enabling them to build up tension within their cytoskeleton and to change shape. The measurement of these forces has been made possible by traction force microscopy (TFM), a technique which has allowed us to obtain time-resolved traction force maps during cell migration. This cell 'footprint' is, however, not sufficient to understand the details of the mechanics of migration, that is how cytoskeletal elements (respectively, adhesion complexes) are put under tension and reinforce or deform (respectively, mature and/or unbind) as a result. In a recent paper, we have validated a rheological model of actomyosin linking tension, deformation and myosin activity. Here, we complement this model with tentative models of the mechanics of adhesion and explore how closely these models can predict the traction forces that we recover from experimental measurements during cell migration. The resulting mathematical problem is a PDE set on the experimentally observed domain, which we solve using a finite-element approach. The four parameters of the model can then be adjusted by comparison with experimental results on a single frame of an experiment, and then used to test the predictive power of the model for following frames and other experiments. It is found that the basic pattern of traction forces is robustly predicted by the model and fixed parameters as a function of current geometry only.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».