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Enregistrement W2891512405 · doi:10.1101/421610

Agent-Based Modeling Demonstrates How Local Chemotactic Behavior Can Shape Biofilm Architecture

2018· preprint· en· W2891512405 sur OpenAlexaff
Emily Goers Sweeney, Andrew Nishida, Alexandra Weston, Maria S. Bañuelos, Kristin Potter, John S. Conery, Karen Guillemin

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésBiofilmQuorum sensingChemotaxisBiological systemAutoinducerBiologyMicrobiologyMolecular communicationBacteriaComputational biologyBiochemical engineeringNanotechnologyComputer scienceGeneticsMaterials scienceEngineeringComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mature bacterial biofilms have elaborate three-dimensional architectures that endow these structures with their durability and resistance to environmental perturbations. We used agent-based modeling to explore whether local cellular interactions were sufficient to give rise to global structural features of biofilms. Specifically, we asked whether chemorepulsion from a self-produced quorum-sensing molecule, autoinducer-2 (AI-2), was sufficient to recapitulate biofilm growth and cellular organization observed for biofilms of the human pathogen Helicobacter pylori . To carry out this modeling, we modified an existing platform, Individual-based Dynamics of Microbial Communities Simulator (iDynoMiCS), to incorporate three-dimensional chemotaxis, planktonic cells that could join or leave the biofilm structure, and cellular production of AI-2. We simulated biofilm growth of previously characterized H. pylori strains with varying AI-2 production and sensing capacities. Using biologically plausible parameters, we were able to recapitulate both the variation in biofilm mass and cellular distributions observed with these strains. Specifically, the strains that were competent to chemotax away from AI-2 produced smaller and more heterogeneously spaced biofilms, whereas the AI-2 chemotaxis defective strains produced larger and more homogeneously spaced biofilms. The model also provided new insights into the cellular demographics contributing to the biofilm patterning of each strain. Our analysis supports the idea that cellular interactions at small spatial and temporal scales are sufficient to give rise to larger scale emergent properties of biofilms. Importance Most bacteria exist in aggregated, three-dimensional structures called biofilms. Biofilms are resistant to antimicrobials and can pose societal problems, for example when they grow in plumbing systems or on medical implants. Understanding the processes that promote the growth and disassembly of biofilms could lead to better strategies to manage these structures. We had previously shown that Helicobacter pylori bacteria are repulsed by high concentrations of a self-produced molecule, autoinducer-2 (AI-2) and that H. pylori mutants deficient in AI-2 sensing form larger and more homogeneously spaced biofilms. Here we used computer simulations of biofilm formation to show that local H. pylori behavior of repulsion from high AI-2 could explain the overall architecture of H. pylori biofilms. Our findings demonstrate that it is possible to change global biofilm organization by manipulating local cell behaviors, which suggests that simple strategies targeting cells at local scales could be useful for controlling biofilms in industrial and medical settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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