Cell4D: a general purpose spatial stochastic simulator for cellular pathways
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background With the generation of vast compendia of biological datasets, the challenge is how best to interpret ‘omics data alongside biochemical and other small-scale experiments to gain meaningful biological insights. Key to this challenge are computational methods that enable domain-users to generate novel hypotheses that can be used to guide future experiments. Of particular interest are flexible modeling platforms, capable of simulating a diverse range of biological systems with low barriers of adoption to those with limited computational expertise. Results We introduce Cell4D, a spatial-temporal modeling platform combining a robust simulation engine with integrated graphics visualization, a model design editor, and an underlying XML data model capable of capturing a variety of cellular functions. Cell4D provides an interactive visualization mode, allowing intuitive feedback on model behavior and exploration of novel hypotheses, together with a non-graphics mode, compatible with high performance cloud compute solutions, to facilitate generation of statistical data. To demonstrate the flexibility and effectiveness of Cell4D, we investigate the dynamics of CEACAM1 localization in T-cell activation. We confirm the importance of Ca 2+ microdomains in activating calmodulin and highlight a key role of activated calmodulin on the surface expression of CEACAM1. We further show how lymphocyte-specific protein tyrosine kinase can help regulate this cell surface expression and exploit spatial modeling features of Cell4D to test the hypothesis that lipid rafts regulate clustering of CEACAM1 to promote trans-binding to neighbouring cells. Conclusions Through demonstrating its ability to test and generate hypotheses, Cell4D represents an effective tool to help integrate knowledge across diverse, large and small-scale datasets.
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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 ».