[论文解读] Prediction and experimental evidence of the optimisation of the angular branching process in the thallus growth of Podospora anserina

Clara Ledoux, Florence Chapeland‐Leclerc+5 more|arXiv (Cornell University)|Jun 10, 2022

Slime Mold and Myxomycetes Research参考文献 22被引用 10

一句话总结

本研究提出一种计算效率高的二维无格点二叉树模型，通过聚焦顶端生长和角度分支，模拟 *Podospora anserina* 原生质体的生长。实验与模拟结果均表明，该真菌通过以80°为中心的非随机角度分支分布，实现了表面探索与资源利用的最优化，直接测量与GIS-based角度测量均证实了此最优配置。

ABSTRACT

Based upon apical growth and hyphal branching, the two main processes that drive the growth pattern of a fungal network, we propose here a two-dimensions simulation based on a binary-tree modelling allowing us to extract the main characteristics of a generic thallus growth. In particular, we showed that, in a homogeneous environment, the fungal growth can be optimized for exploration and exploitation of its surroundings with a specific angular distribution of apical branching. Two complementary methods of extracting angle values have been used to confront the result of the simulation with experimental data obtained from the thallus growth of the saprophytic filamentous fungus Podospora anserina. Finally, we propose here a validated model that, while being computationally low-cost, is powerful enough to test quickly multiple conditions and constraints. It will allow in future works to deepen the characterization of the growth dynamic of fungal network, in addition to laboratory experiments, that could be sometimes expensive, tedious or of limited scope.

研究动机与目标

• 理解 *Podospora anserina* 在原生质体生长过程中如何最优平衡表面探索与资源利用。
• 开发一种低复杂度、计算高效的模拟模型，以捕捉真菌网络的关键形态动力学。
• 通过将模拟的角度分支分布与在琼脂平板上培养的 *P. anserina* 的时间序列成像实验数据进行比较，验证该模型。
• 确定 *P. anserina* 的顶端分支角度是否偏离随机性，而更可能反映为网络效率的进化优化。
• 提供一种可扩展、快速且可重复的工具，用于在标准体外实验之外的多种环境约束下测试生长行为。

提出的方法

• 使用顶端生长和分支作为主要过程，基于2D无格点二叉树模型模拟真菌原生质体的生长。
• 该模型采用基于预测最优分布的角度选择的随机分支机制。
• 采用两种互补方法提取分支角度：(1) 在图像上使用50像素直径的圆圈进行直接人工测量以评估顶端角度；(2) 通过GIS自动检测所有节点（顶端和侧向）以进行全局角度分布分析。
• 模拟通过在培养皿中培养的 *P. anserina* 的时间序列图像实验数据进行校准。
• 通过将模拟的角度分布与人工测量和GIS检测的实证数据进行比较，验证该模型。
• 该模型设计为计算轻量化，可快速测试多种生长条件和约束。

实验结果

研究问题

• RQ1 在 *Podospora anserina* 中，分支角度模式是否偏离随机性，而更可能反映网络扩展的最优配置？
• RQ2 简化版的2D无格点二叉树模型能否准确再现 *P. anserina* 原生质体生长的形态动力学？
• RQ3 *P. anserina* 的顶端分支角度的定量分布是什么？其是否与最优表面覆盖的理论预测一致？
• RQ4 直接人工测量与自动化GIS角度检测在准确性和一致性方面有何差异？
• RQ5 该验证后的模型在多大程度上可用于预测在多样化环境条件下的真菌网络生长？

主要发现

• *P. anserina* 的顶端分支角度并非随机，而是聚集在80°左右，该角度对应于最大化表面覆盖和网络扩展的最优配置。
• 直接人工测量与GIS自动检测均识别出两组不同的角度群体：小角度（约30–40°）和大角度（约80°），其中后者占主导地位。
• 大角度群体（≈80°）在模拟预测、直接测量与GIS结果之间表现出强一致性，差异在1个标准差范围内。
• 小角度群体在直接测量与GIS检测之间存在显著差异，可能由于方法学偏差（如圆圈半径选择）以及GIS难以区分顶端与侧向分支。
• 尽管方法存在差异，但超过99.9%的结果在所有方法中保持一致，证实了角度分布模式的稳健性。
• 经验证的模型表明，*P. anserina* 的角度分支在同质环境中具有进化优化特性，以实现高效的探索与利用，支持其作为未来计算机模拟实验的预测工具。