In Silico Model Development and Optimization of Lung Cell Population Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
This thesis introduces a novel methodology for developing and optimizing in silico models predicting the growth and differentiation of cell populations under various culture conditions. By systematically combining first principles with methods from experimental design, statistics, and optimization, we formulate, calibrate, select, and validate biologically informed mathematical models. To illustrate the utility of the proposed methodology, we developed a series of mathematical models of increasing complexity for airway tissue engineering. Specifically, we developed the first mathematical model for the population dynamics of BEAS-2B cells, a human bronchial epithelial cell line commonly used in respiratory research. The model predicts cell growth based on initial population and nutrient and waste concentrations. Using this model, we determined an optimal media refresh schedule that enhances growth while minimizing the consumption of costly growth media. We further applied the proposed methodology to multicellular populations to develop a mathematical model of the differentiation of induced pluripotent stem cells (iPSCs) into definitive endoderm (DE); iPSCs are adult cells reprogrammed to stem cells, and DE is a germ layer giving rise to organs like the lungs, liver, and pancreas. This model suggests no transitory state during differentiation expresses the DE biomarkers CD117 and CD184, a finding corroborated by existing literature. Additionally, the model indicates an optimal differentiation period of 1.9 to 2.4 days and identifies that lower plating populations result in higher DE yield per input cell. Furthermore, we extended the multicellular model to account for the biochemical environment to investigate the differentiation of anterior foregut endoderm (AFE) into lung progenitors (LPs); both cells are precursors to respiratory tissues. The model indicates that daily media refreshment significantly enhances LP yield, compared with no change, approximately doubling it. It also shows that the LP yield per input cell on day 15 can increase 26% at lower split ratios. This thesis underscores the utility of computational tools in tissue engineering by offering a systematic approach to optimizing cell culture conditions and experimental protocols. This approach complements traditional in vitro, ex vivo, and in vivo techniques, reducing experimental costs and timelines and improving protocol efficiency, with broad applications in regenerative medicine and drug development.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».