[論文レビュー] Mathematical modeling of filamentous microorganisms

Michele Bezzi, Andrea Ciliberto|ArXiv.org|Feb 3, 2004

Gene Regulatory Network Analysis参考文献 47被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、菌糸状微生物（例：菌類や放線菌）の複数スケールにわたる数学的モデルをレビューしている。単一の菌線から集団に至るまでの成長を対象とし、巨視的モデル、反応拡散モデル、微視的モデル、およびセルフオートマトンモデルを評価。菌線の成長、分岐、隔壁形成、および出現するコロニー形態のシミュレーション能力を強調しつつ、パラメータ推定の難しさ、計算コストの高さ、分子遺伝データとの統合不足といった限界を指摘している。

ABSTRACT

Growth patterns generated by filamentous organisms (e.g. actinomycetes and fungi) involve spatial and temporal dynamics at different length scales. Several mathematical models have been proposed in the last thirty years to address these specific dynamics. Phenomenological macroscopic models are able to reproduce the temporal dynamics of colony-related quantities (e.g. colony growth rate) but do not explain the development of mycelial morphologies nor the single hyphal growth. Reaction-diffusion models are a bridge between macroscopic and microscopic worlds as they produce mean-field approximations of single-cell behaviors. Microscopic models describe intracellular events, such as branching, septation and translocation. Finally, completely discrete models, cellular automata, simulate the microscopic interaction among cells to reproduce emergent cooperative behaviors of large colonies. In this comment, we review a selection of models for each of these length scales, stressing their advantages and shortcomings.

研究の動機と目的

• 異なる生物学的スケールにおける菌糸状微生物の数学的モデリング手法を包括的にレビューすること。
• 巨視的モデル、反応拡散モデル、微視的モデル、およびセルフオートマトンモデルの、菌線ダイナミクスとコロニー形態のシミュレーションにおける強みと限界を特定すること。
• 菌糸状生物における成長とパターン形成モデルに、最近の遺伝的データを統合する欠落しているギャップを浮き彫りにすること。
• 個々の細胞の行動から出現する巨視的コロニーパターンをつなぐ、多スケールモデリングの必要性を強調すること。
• 遺伝子ネットワークに基づく分子スケールのモデルの開発を提唱し、菌糸状成長を予測・制御すること。

提案手法

• 長さスケール別にモデルを分類：巨視的（コロニーレベル）、反応拡散（平均場近似）、微視的（単一菌線）、セルフオートマトン（離散的、エージェントベースのシミュレーション）。
• 偏微分方程式を用いて局所的な菌線密度と成長要因濃度を記述する反応拡散モデルの分析。
• 半径を増加させる1次元ベース空間を用いて、円対称性を保ちながら径方向成長をシミュレートするセルフオートマトンモデルの評価。
• 形態的詳細を解明しないままコロニー成長速度を再現する現象論的巨視的モデルの比較。
• 単一菌線レベルでの先端成長、分岐、隔壁形成、輸送をシミュレートする微視的モデルの分析。
• Neurospora crassa や Streptomyces rutgersensis の事例研究を用い、モデル予測を実験的形態と照合して妥当性を検証。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 巨視的モデル、反応拡散モデル、微視的モデル、セルフオートマトンモデルといった、異なるモデリング手法は、菌糸状微生物の成長と形態をどの程度効果的に再現できるか？
• RQ2 反応拡散モデルは、個々の細胞のダイナミクスと巨視的コロニーパターンの間のギャップをどの程度埋められるか？
• RQ3 生物学的妥当性は高いが、なぜ純粋な微視的モデルはスケーリングに失敗するのか？
• RQ4 現在のモデルは、コロニー内で観察される干渉パターンのような出現的行動をどの程度正確に捉えられるか？
• RQ5 なぜ最近の遺伝子ネットワークに関する遺伝的データが、菌糸状生物の成長と形態形成モデルに統合されていないのか？

主な発見

• 巨視的モデルはコロニー成長速度の時間的ダイナミクスを効果的に再現できるが、空間的マイセリウム形態や単一菌線の行動を説明できない。
• 反応拡散モデルは微視的ダイナミクスの平均場近似を提供し、空間パターンのシミュレーションを可能にするが、個々の細胞のばらつきを失う。
• 微視的モデルは先端成長、分岐、隔壁形成を正確にシミュレートできるが、高い非線形性と多数のパラメータセットのため、計算的に扱いにくく、実行不能である。
• セルフオートマトンモデルは、半径を増加させる1次元ベース空間を用いることで、Neurospora crassa の径方向コロニーパターンを効果的に再現でき、円対称性を保持している。
• 径方向セルフオートマトンに基づくモデルは、Streptomyces rutgersensis で観察される干渉パターンをシミュレートできないため、複雑なコロニー相互作用をモデル化する点で限界を示している。
• 菌糸状生物の遺伝的解析の進展にもかかわらず、現在のところ遺伝子ネットワークを成長キネティクスやパターン形成と統合したモデルは存在せず、これは重要な研究ギャップである。