A discrete, logical modelling framework to study tissue patterning and morphogenesis

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ramos, Camila Veludo
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/24684
Resumo: Tese de mestrado em Bioinformática e Biologia Computacional, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2016
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spelling A discrete, logical modelling framework to study tissue patterning and morphogenesisAutómatos celularesRedes regulatóriasSistemas dinâmicos discretosFormação de padrõesDiferenciação celularTeses de mestrado - 2016Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências BiológicasTese de mestrado em Bioinformática e Biologia Computacional, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2016A formação de padrões é um processo espacial e temporalmente complexo. Os mecanismos subjacentes envolvem redes regulatórias intracelulares sensíveis a sinais microambientais, dos quais se destaca a comunicação intercelular. Modelos matemáticos fornecem um grau de abstracção conveniente para integrar e testar o conhecimento de tais mecanismos, associando as redes celulares à dinâmica populacional. Neste contexto, abordagens discretas apresentam-se como adequadas para modelar redes regulatórias de grandes dimensões que podem conter centenas de componentes. Neste trabalho introduzimos um quadro discreto adaptado à modela ção da formação de padrões epiteliais, implementado numa ferramenta gratuitamente disponível, o EpiLog. Este quadro consiste num autómato celular bidimensional de células hexagonais cujo comportamento é modelado por Modelos Lógicos a elas associados (Booleanos ou multi-valores). O primeiro tópico desta dissertação consiste na demonstração da introdução de estocasticidade que permite superar a sincronia inerente a autómatos celulares, levando à formação de padrões complexos a partir de populações equipotentes de células indiferenciadas. O nosso principal foco de atenção é um recente método que possibilita a inclusão de proliferação celular no autómato, permitindo o estudo do crescimento epitelial. A divisão celular é controlada pelo Modelo Lógico, associado às células. Após a divisão de uma célula, um novo elemento surge numa posição adjacente à original, o que requer uma reorganização do tecido. Mantendo um nível de abstracção semelhante, desprezando conformações das células, restrições físicas ou movimentos direccionados, apresentamos um método que define a posição da célula filha adjacente, e o deslocamento das células vizinhas. Este método está assente sobre uma medida simples que define a compressão exercida sobre uma célula em função do número de células vizinhas a várias distâncias. Variando a contribuição das células vizinhas na medida de compressão, as nossas simulações apresentam diferenças qualitativas significativas na forma dos epitélios em crescimento. Adicionalmente, tendo em conta a possível regulação da actividade mitótica por efeitos de densidade local, associámos uma medida de densidade aos Modelos Lógicos, o que causa grande impacto na forma dos tecidos. Estas extensões foram aplicadas ao desenvolvimento de redes celulares responsáveis pela formação de padrões de mecanorreceptores na superfície corporal de insectos da ordem Diptera, expondo o potencial deste quadro, bem como as suas limitações. Este trabalho demonstra as vantagens no uso de abordagens discretas na modelação, para investigar processos de desenvolvimento dependentes de regulação complexa a nível intra e inter-celular.Pattern formation is a complex, time and space-specific process. Underlying mechanisms involve intra-cellular regulatory networks responding to microenvironmental cues among which cell-cell communication plays an important role. Mathematical modelling is convenient to integrate and test current knowledge of such mechanisms, considering both intra-cellular networks and cell population dynamics. In this context, discrete frameworks are well-suited to model large interacting networks comprising several hundred components. We introduce a discrete modelling framework for pattern formation in simple epithelia implemented in a freely available tool, EpiLog. The framework consists in a cellular-automaton defined as a 2D grid of hexagonal cells whose states are driven by their associated logical (Boolean or multi-valued) models. Here, we demonstrate how the introduction of stochasticity allows overcoming the issue of synchrony in such cellular automata, enabling the formation of complex patterns from equipotent groups of naïve cells. Our main focus is a recent extension to account for cell proliferation, i.e. growing epithelia. Cell division is directed by the intra-cellular model, thus depending on the cell state. Upon division, the daughter cell occupies one neighboring position in the grid, requiring a reorganization of the whole. Keeping a similar high level of abstraction, that is, not accounting for cell shape, physical constraints or directional movements, we propose a method to compute the daughter cell's position and the displacements of the other cells. This method relies on a simple measure defining how surrounding cells at different distances contribute to the compression experienced by a cell. By varying these contributions, simulations show significant changes in the shape of the growing epithelium. Furthermore, considering that local density controls cell division, a density measure is associated to the intra-cellular network. Simulations demonstrate the impact of the density values on the epithelium shape. The extensions have been applied to defining networks models regulating patterns of bristles in Diptera body surfaces, exposing the framework's capabilities and current drawbacks. This work supports the use of discrete modelling to investigate developmental processes highly regulated at both cellular and inter-cellular levels.Chaouiya, ClaudineDionísio, Francisco, 1971-Repositório da Universidade de LisboaRamos, Camila Veludo2016-09-16T14:37:15Z201620162016-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/24684TID:201330482enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:13:47Zoai:repositorio.ul.pt:10451/24684Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:41:46.909155Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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