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J-GLOBAL ID：202202258905576934   整理番号：22A1030118

UPMaBoSS:動的細胞集団モデリングのための新しいフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

UPMaBoSS: A Novel Framework for Dynamic Cell Population Modeling

著者 (19件)： Stoll Gautier (1Equipe Labellisee Par La Ligue Contre Le Cancer, Universite de Paris, Sorbonne Universite, INSERM UMR1138, Centre de Recherche des Cordeliers, Paris, France) ,  Stoll Gautier (2Metabolomics and Cell Biology Platforms, Gustave Roussy Cancer Campus, Universite Paris Saclay, Villejuif, France) ,  Naldi Aurelien (3Institut de Biologie de L’ENS (IBENS), Ecole Normale Superieure, CNRS, INSERM, Universite PSL, Paris, France) ,  Naldi Aurelien (4Lifeware Group, Inria Saclay-Ile de France, Palaiseau, France) ,  Noeel Vincent (5Institut Curie, PSL Research University, Paris, France) ,  Noeel Vincent (6INSERM U900, Paris, France) ,  Noeel Vincent (7MINES ParisTech, CBIO-Centre for Computational Biology, PSL Research University, Paris, France) ,  Viara Eric (8Sysra, Yerres, France) ,  Barillot Emmanuel (5Institut Curie, PSL Research University, Paris, France) ,  Barillot Emmanuel (6INSERM U900, Paris, France) ,  Barillot Emmanuel (7MINES ParisTech, CBIO-Centre for Computational Biology, PSL Research University, Paris, France) ,  Kroemer Guido (1Equipe Labellisee Par La Ligue Contre Le Cancer, Universite de Paris, Sorbonne Universite, INSERM UMR1138, Centre de Recherche des Cordeliers, Paris, France) ,  Kroemer Guido (2Metabolomics and Cell Biology Platforms, Gustave Roussy Cancer Campus, Universite Paris Saclay, Villejuif, France) ,  Kroemer Guido (9Pole de Biologie, Hopital europeen Georges Pompidou, AP-HP, Paris, France) ,  Thieffry Denis (3Institut de Biologie de L’ENS (IBENS), Ecole Normale Superieure, CNRS, INSERM, Universite PSL, Paris, France) ,  Thieffry Denis (4Lifeware Group, Inria Saclay-Ile de France, Palaiseau, France) ,  Calzone Laurence (5Institut Curie, PSL Research University, Paris, France) ,  Calzone Laurence (6INSERM U900, Paris, France) ,  Calzone Laurence (7MINES ParisTech, CBIO-Centre for Computational Biology, PSL Research University, Paris, France)
資料名： Frontiers in Molecular Biosciences (Web)  (Frontiers in Molecular Biosciences (Web))
巻： 9  ページ： 800152  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7081A  ISSN： 2296-889X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 数学的モデリングは,生物学的摂動の影響の理解を目的とし,癌または自己免疫障害のような疾患における適切な細胞機能を介入し,回復させる方法を示唆する。これは,明らかな理由の困難な作業である:細胞内プロセスを記述するのに必要な詳細のレベル,細胞と細胞型の間の多数の相互作用,および細胞がダイ,分裂し,相互作用し,数個を引用するそのような集団の複雑な動的性質。他の重要な困難は,これらの細胞の空間分布,それらの拡散および運動性から来る。これらの側面の全ては,ユニークな数学モデルまたはユニークな形式で簡単に解決できない。これらの問題のいくつかに対処するために,ここでは,相互作用細胞の動的集団のモデリングに専用であるUPMaBoSS(最新の集団MaBoSS)の新規なフレームワークを紹介した。セルラネットワークの確率的シミュレーションを可能にする既存のツールMaBoSSに依存する。セル相互作用とポピュレーションダイナミックスを説明するために,空間次元を考慮することなく,新しいソフトウェア層を加えた。このモデリングアプローチはより複雑な空間記述に対する中間段階として見ることができる。TNF誘導細胞死を扱う事例研究により著者らの方法論を説明した。興味深いことに,UPMaBoSSによる細胞集団動力学のシミュレーションは,TNF処理により誘導される耐性の機構を明らかにした。比較的容易に符号化するために,UPMaBoSSシミュレーションは中程度の計算電力と実行時間のみを必要とする。シミュレーションの再現を容易化するために,CoLoMoTo Docker画像内でアクセスできるいくつかのJupyterノートブックを提供し,本研究に用いたすべてのソフトウェアとモデルを含む。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  相互作用 ,  電力 ,  数学モデル ,  *細胞 ,  *モデリング ,  モデル ,  ソフトウェア ,  事例研究 ,  摂動 ,  ポピュレーションダイナミックス ,  自己免疫病 ,  細胞死
準シソーラス用語： セルラーネットワーク ,  *細胞集団 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 確率的シミュレーション ,  細胞相互作用 ,  異種細胞集団 ,  論理モデル ,  経路モデリング

分類 (2件)： 細胞生理一般  (EF02010S) ,  理論生物学一般  (EA02010D)

引用文献 (46件)：

• Abou-JaoudéW., TraynardP., MonteiroP. T., Saez-RodriguezJ., HelikarT., ThieffryD., et al (2016). Logical Modeling and Dynamical Analysis of Cellular Networks. Front. Genet. 7, 94. doi: 10.3389/fgene.2016.00094
• AlbertI., ThakarJ., LiS., ZhangR., AlbertR. (2008). Boolean Network Simulations for Life Scientists. Source Code Biol. Med. 3, 16. doi: 10.1186/1751-0473-3-16
• AltinokA., GonzeD., LéviF., GoldbeterA. (2011). An Automaton Model for the Cell Cycle. Interf. Focus. 1, 36-47. doi: 10.1098/rsfs.2010.0009
• AndersonA. R. A., WeaverA. M., CummingsP. T., QuarantaV. (2006). Tumor Morphology and Phenotypic Evolution Driven by Selective Pressure from the Microenvironment. Cell 127, 905-915. doi: 10.1016/j.cell.2006.09.042
• BaxevanisC. N., SofopoulosM., FortisS. P., PerezS. A. (2019). The Role of Immune Infiltrates as Prognostic Biomarkers in Patients with Breast Cancer. Cancer Immunol. Immunother. 68, 1671-1680. doi: 10.1007/s00262-019-02327-7

タイトルに関連する用語 (3件)： 細胞集団 ,  モデリング ,  フレームワーク