From energy to cellular forces in the Cellular Potts Model: An algorithmic approach
Notice bibliographique
Résumé
Single and collective cell dynamics, cell shape changes, and cell migration can be conveniently represented by the Cellular Potts Model, a computational platform based on minimization of a Hamiltonian. Using the fact that a force field is easily derived from a scalar energy (F = -∇H), we develop a simple algorithm to associate effective forces with cell shapes in the CPM. We predict the traction forces exerted by single cells of various shapes and sizes on a 2D substrate. While CPM forces are specified directly from the Hamiltonian on the cell perimeter, we approximate the force field inside the cell domain using interpolation, and refine the results with smoothing. Predicted forces compare favorably with experimentally measured cellular traction forces. We show that a CPM model with internal signaling (such as Rho-GTPase-related contractility) can be associated with retraction-protrusion forces that accompany cell shape changes and migration. We adapt the computations to multicellular systems, showing, for example, the forces that a pair of swirling cells exert on one another, demonstrating that our algorithm works equally well for interacting cells. Finally, we show forces exerted by cells on one another in classic cell-sorting experiments.
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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 ».