Simuscale: A Modular Framework for Multiscale Single-Cell Modelling - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Rapport Année : 2024

Simuscale: A Modular Framework for Multiscale Single-Cell Modelling

Simuscale: un outil pour la simulation multi-échelles de populations cellulaires

Résumé

Simuscale is a multiscale, individual-based modelling platform for performing numerical simulations of heterogeneous populations of individual cells evolving in time and interacting physically and biochemically. Models are described at two levels: cellular level and population level. The cellular level describes the dynamics of single cells, as defined by the modeller. Cells have an internal state that includes default properties such as cell size and position, and may also include any other cell-specific state, such as gene or protein expression. The population level describes the mechanical constraints and biochemical interactions between cells. Cells evolve in bounded 3D domain, and can divide or die. Simuscale implements the physical simulator that manages the simulations at the population level. It delegates the details of cellular dynamics to each cell. This makes Simuscale modular, as it can accommodate any number of cell models with the same simulation, including models with different modelling formalisms. Biochemical interactions occur between cells that are in contact with each other, through intercellular signals. Intercellular signals can be known to all or to a subset of the cells only. Simuscale expects an input file describing the initial cell population and numerical options, it runs a simulation over a specified time interval, updating the cell population at given time steps, and generates an output file containing the state of each cell at each time step, and the tree of cell divisions and deaths.
Simuscale est une plateforme de modélisation multi-échelles et individu-centrée pour réaliser des simulations numériques de populations hétérogènes de cellules individuelles évoluant en temps et interagissant physiquement et biochimiquement. Les modèles sont décrits à deux niveaux : cellulaire et populationnel. Le niveau cellulaire décrit la dynamique de la cellule individuelle. Les cellules possèdent un état interne qui comprend notamment des propriétés par défaut comme la taille de la cellule et sa position, et peut aussi inclure d'autres états spécifiques à la cellule, comme l'expression de gènes ou de protéines. Le niveau populationnel décrit les contraintes mécaniques et les interactions biochimiques entre les cellules. Les cellules évoluent dans un domaine 3D borné, et peuvent se diviser ou mourir. Simuscale implémente le simulateur physique qui gère les simulations au niveau populationnel. Elle délègue les détails de la dynamique cellulaire à chacune des cellules. Cette délégation des tâches permet de rendre Simuscale modulaire, en ce qu'elle peut prendre en charge différents formalismes de modélisation. Les interactions biochimiques se produisent entre cellules en contact entre elles, au travers de signaux inter-cellulaires. Les signaux inter-cellulaires peuvent être reconnus en tout ou en partie par un sous-groupe de cellules donné. Simuscale prend en entrée un fichier spécifiant les populations cellulaires initiales et des options de simulation numérique. La simulation met à jour les populations cellulaires à pas de temps discrets sur un intervalle de temps fini, et génère en sortie les trajectoires cellulaires de chaque cellule, ainsi que l'arbre des divisions cellulaire et des morts.
Fichier principal
Vignette du fichier
RT-0520.pdf (6.98 Mo) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04400510 , version 1 (18-01-2024)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-04400510 , version 1

Citer

Samuel Bernard, Fabien Crauste, Olivier Gandrillon, Carole Knibbe, David Parsons. Simuscale: A Modular Framework for Multiscale Single-Cell Modelling. RT-0520, Inria Lyon. 2024, pp.18. ⟨hal-04400510⟩
250 Consultations
177 Téléchargements

Partager

More