Modeling and analysis of adipocytes dynamic with a differentiation process
Abstract
We propose in this article a model describing the dynamic of a system of adipocytes, struc-tured by their sizes. This model takes into account the differentiation of a population of mesenchymal cells into preadipocytes and of preadipocytes into adipocytes; the differentiation rates depend on the mean adipocyte radius. The considered equations are therefore ordinary differential equations, coupled with an advection equation, the growth rate of which depends on food availability and on the total surface of adipocytes. Since this velocity is discontinuous, we need to introduce a convenient notion of solutions coming from Filippov theory. We are consequently able to determine the stationary solutions of the system, to prove the existence and uniqueness of solutions and to describe the asymptotic behavior of solutions in some simple cases. Finally, the parameters of the model are fitted thanks to some experimental data and numerical simulations are displayed; a spatial extension of the model is studied numerically.
Nous proposons dans cet article un modèle décrivant la dynamique d'un ensemble d'adipocy-tes structurés en taille. Ce modèle tient compte de la différentiation d'une population de cellules mésenchymales en préadipocytes et des préadipocytes en adipocytes; les taux de différentiation dépen-dent du rayon moyen des adipocytes. LeséquationsLeséquations considérées sont, par conséquence, deséquationsdeséquations différentielles ordinaires, couplées avec uné equation d'advection, dont le taux de croissance dépend de la nourriture disponible et de la surface totale des adipocytes. Comme la vitesse est discontinue, nous introduisons une notion appropriée des solutions, provenant de la théorie de Filippov. Nous sommes alors en mesure de déterminer les solutions stationnaires du système, de prouver l'existence et l'unicité de solutions et de décrire le comportement asymptotique des solutions dans certains cas simples. Finalement, les paramètres du modèles sont estimés grâcè a des données expérimentales et des simulations numériques sont présentées; une extension spatiale du modèles estétudiéeestétudiée numériquement.
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