Modeling the effect of elasticity in motile cells
Notice bibliographique
Résumé
Cells of living organisms interact in a variety of ways such as through biochemical and mechanical cues.Cancer metastasis, wound healing and embryonic development are all examples of multi-cellular processes whereby collective behavior of cells is understood to emerge, in part, due to the physical interactions between individual cells.The experimental study of such interactions, both in vivo and in vitro are invaluable.Nonetheless, it is often not possible to independently vary specific physical properties of cells without altering other aspects of their behavior.In this thesis we develop two methods to numerically simulate interacting elastic motile 2D cells that explicitly track each individual cell.Both methods allow for large deformations which we show are needed to reproduce observed behavior.The first approach is a phase-field model that has since gained popularity.Yet, large scale simulations are computationally taxing.The second method is a sharp-interface limit of the former that offers a 200 fold speedup.This allows us to fully characterize the behavior across varying parameters and scenarios.In the context of cancer, we show that a soft cell surrounded by stiffer cells leads to rare speed "bursts" where collective behavior drives the cell from a deformed state to a more relaxed state with large velocity, and these bursts lead to higher cell motility.More generally, we demonstrate a 2D solid-liquid transition by varying the cell active velocity and obtain new results near the transition for elasticity mixing, diffusion and cell shape.We conclude by demonstrating the model could also be used to study jamming, cell clusters and adhesion.I would first and foremost like to acknowledge my thesis supervisor, Prof. Martin Grant.None of this work would be possible without his direction, expertise, advise, patience, imperturbable nature, and humor.He gave me the opportunity to explore problems that interested me
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».