抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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筋力発生は,分子スケールでのそれらに影響する巨視的挙動および巨視的過程を駆動する分子スケール相互作用に従う。特に挑戦的な課題は,組織の分子レベルでのモデルが,より大きな空間スケールに適用するのに,しばしば非常に難しいことである。これは,モンテカルロシミュレーションによって駆動される分子モデルに特である。マルチスケール動力学のこの課題は,詳細な高次元シミュレーションから低減次数挙動を抽出する方法を必要とする。本研究では,周期的長さ変化(ワークループ)を受ける収縮筋サルコメアの力長挙動の正確な予測を与える新しい決定論的シミュレーション法を提案した。モデルは,動力学のデータ駆動表現を用いて,シミュレーションを通して巨視的状態変数を追跡することによって解釈性を維持する。データ駆動動力学のパラメータを,半サルコメアのモンテカルロシミュレーションからの軌跡から学習した。提案手法は,コース粒変数に対する巨視的レベル観測と時系列の正確な予測を維持しながら,変数の集合におけるサルコメアの状態を追跡することにより,計算コストを大幅に削減する。これはモデル出力の迅速サンプリングを可能にし,多重サルコメアシミュレーションにスケールする能力に向けて構築できる。Author Summary Weは半サルコメアの動力学のためのデータ駆動代理モデルを開発する。このモデルは,実質的に低い計算コストで,より洗練されたモンテカルロモデルとして,力トレースに関して同じ挙動を達成した。このモデルを,モンテカルロシミュレーションの完全状態空間のコース粒記述と,コース粒空間に関する学習力学モデルの発見によって構築する。完全モデルからのデータを用いて,経路粒空間における動力学のデータ駆動表現を訓練した。強制のためのデータ駆動モデルも学習し,その結果を動力学にフィードバックした。そうすることで,モデルは,ミクロスケールの特徴を明示的に追跡することなく,マクロスケール動力学に対するフィラメントコンプライアンスの影響を複製することを追求する。著者らは,いくつかの入力パラメータ領域を用いて,データ駆動モデルを用いて,コース粒状態と力トレースの正確な再構成を実証し,初期条件と入力の知識のみを与えた。本研究は,半サルコメアの強制挙動のより迅速な計算,ならびに,コース粒状態変数の一貫した表現を可能にする。したがって,骨格筋の多サルコメアまたは組織スケールモデルに対するステップとして有望であった。【JST・京大機械翻訳】
