A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Method Article
* These authors contributed equally
يوضح هذا البروتوكول كيفية استخدام Cytosim ، وهي محاكاة للهيكل الخلوي مفتوح المصدر ، للتحقيق في سلوك شبكة من الخيوط المتصلة بالمحركات الجزيئية والروابط المتشابكة السلبية. يتم اتباع سير عمل عام مع إرشادات خطوة بخطوة لتغيير عدد الروابط المتشابكة ورسم انقباض الشبكة الناتج.
أصبحت العديد من أنظمة الهيكل الخلوي معروفة الآن بما فيه الكفاية للسماح بنمذجتها الكمية الدقيقة. تتميز خيوط الأنابيب الدقيقة والأكتين جيدا ، وغالبا ما تكون البروتينات المرتبطة بها معروفة ، بالإضافة إلى وفرة الأنابيب والتفاعلات بين هذه العناصر. وبالتالي ، يمكن استخدام المحاكاة الحاسوبية للتحقيق في السلوك الجماعي للنظام بدقة ، بطريقة مكملة للتجارب. Cytosim عبارة عن مجموعة محاكاة للهيكل الخلوي مفتوحة المصدر مصممة للتعامل مع أنظمة كبيرة من الخيوط المرنة مع البروتينات المرتبطة بها مثل المحركات الجزيئية. كما يوفر إمكانية محاكاة الروابط المتشابكة السلبية ، والروابط المتشابكة القابلة للانتشار ، والنواة ، والقواطع ، والإصدارات المنفصلة من المحركات التي تخطو فقط على مواقع الشبكة غير المأهولة على خيوط. تكمل الكائنات الأخرى الخيوط من خلال تقديم هندسة كروية أو أكثر تعقيدا يمكن استخدامها لتمثيل الكروموسومات أو النواة أو الحويصلات في الخلية.
يقدم Cytosim أدوات سطر أوامر بسيطة لتشغيل المحاكاة وعرض نتائجها ، وهي متعددة الاستخدامات ولا تتطلب مهارات البرمجة. في سير العمل هذا ، يتم إعطاء إرشادات خطوة بخطوة من أجل أ) تثبيت البيئة اللازمة على جهاز كمبيوتر جديد ، ب) تكوين Cytosim لمحاكاة تقلص شبكة actomyosin ثنائية الأبعاد ، و iii) إنتاج تمثيل مرئي للنظام. بعد ذلك ، يتم فحص النظام عن طريق التغيير المنهجي لمعلمة رئيسية: عدد الروابط المتقاطعة. أخيرا ، يتم استكمال التمثيل المرئي للنظام من خلال القياس الكمي العددي للانقباض لعرض ، في رسم بياني ، كيف يعتمد الانقباض على تكوين النظام. بشكل عام ، تشكل هذه الخطوات المختلفة سير عمل نموذجيا يمكن تطبيقه مع القليل من التعديلات لمعالجة العديد من المشكلات الأخرى في مجال الهيكل الخلوي.
يتكون الهيكل الخلوي من خيوط داخل الخلية والجزيئات المرتبطة بها مثل المحركات الجزيئية ، والتي غالبا ما تشكل شبكة ديناميكية ذات خصائص ميكانيكية رائعة. يوجد الهيكل الخلوي في تكوينات مختلفة في أنواع مختلفة من الخلايا عبر جميع أشكال الحياة تقريبا. يعد عملها الصحيح ضروريا للعمليات الخلوية الأساسية مثل الانقسام والحركة والاستقطاب. كما أنه يتحكم في التفاعلات الميكانيكية من خلية إلى أخرى ، وبالتالي يؤثر على تشكل الأنسجة والكائنات الحية. الهيكل الخلوي يكمن وراء العديد من الوظائف ويتجلى في العديد من العمليات البيولوجية. على سبيل المثال ، يرتبط تقلص العضلات بضربة القوة للمحركات الجزيئية للميوسين على خيوط الأكتين. مثال آخر هو صيانة الخلايا العصبية ، والتي تعتمد على حركات محركات كينيسين على طول الأنابيب الدقيقة الموجودة داخل محاور هذه الخلايا العصبية. الأكتين والأنابيب الدقيقة نوعان بارزان من خيوط الهيكل الخلوي ، وبدونهما ، ستكون الحياة كما نعرفها مستحيلة.
الهيكل الخلوي هو في الأساس نظام ميكانيكي حيوي ، لا يمكن اختزاله في كيمياءه فقط. يتم بناء الأنابيب الدقيقة أو خيوط الأكتين من آلاف المونومرات وتمتد على مدى عدة ميكرومترات. تعد مطابقات هذه الخيوط في الفضاء والقوى التي يمكن أن تنقلها إلى غشاء البلازما أو النواة أو العضيات الأخرى من الجوانب الرئيسية لدورها في الخلية. على سبيل المثال ، تولد شبكة من خيوط الأكتين ومحركات الميوسين ، تسمى قشرة أكتوميوسين1 ، قوى للحفاظ على حركة الخلايا والتغيرات المورفولوجية في الخلايا الحيوانية. يظهر ترتيب مختلف تماما في الخلايا النباتية ، حيث توجه الأنابيب الدقيقة القشرية ترسب ألياف السليلوز ، وبالتالي تتحكم في بنية جدار الخلية ، والتي تحدد في النهاية كيف ستنمو هذه الخلايا في المستقبل2.
في حين أن الميكانيكا تلعب دورا كبيرا في عمليات الهيكل الخلوي ، فإن الكيمياء لا تقل أهمية. تنمو الخيوط من خلال عملية التجميع الذاتي حيث تجد المونومرات موقع الإرساء الخاص بها عند طرف الفتيل بعد الانتشار عبر السيتوبلازم3. على المستوى الجزيئي ، يتم تحديد التجميع والتفكيك عند طرف الخيوط ، وبالتالي ، من خلال الصلات الجزيئية4. وبالمثل ، تنتشر بروتينات الهيكل الخلوي ، وتحدد معدلات الارتباط وعدم الارتباط تقاربها مع الخيوط التي تواجهها. في حالة المحركات الجزيئية ، ترتبط دورات التفاعلات الكيميائية التي تنطوي على التحلل المائي ل ATP بالحركات على طول الخيوط ، وربما القوى المصاحبة لها5. من اللافت للنظر أن الهيكل الخلوي يقدم العديد من التحديات غير العادية ومجموعة كبيرة ومتنوعة من العمليات التي تنطوي على مكونات مماثلة. إنه ملعب غني في الواجهة بين علم الأحياء والكيمياء والفيزياء.
أنظمة الهيكل الخلوي قابلة للنمذجة الرياضية. في الواقع ، بفضل الأبحاث الممتازة التي أجريت في العقود الماضية ، من المرجح أن تكون المكونات الجزيئية الرئيسية قد تم تحديدها بالفعل ، كما هو موضح في الالتقام الخلوي6. في الكائنات الحية النموذجية ، مثل الخميرة ، تعرف خصائص هذه العناصر ، بالإضافة إلى تكوين النظام لبعض عملياتها. على سبيل المثال ، تم وصف الهيكل والخصائص المادية للأنابيب الدقيقة7 ، بالإضافة إلى عددها ومتوسط أطوالها في مراحل مختلفة من المغزل الانقسامي8. غالبا ما يعرف عدد الحركينات التي تربط الأنابيب الدقيقة بهيكل ميكانيكيمتماسك 9. تم قياس سرعات العديد من المحركات في المختبر10. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للتجريبيين مراقبة هذه الأنظمة وتحديدها كميا في الجسم الحي في ظل ظروف من النوع البري أو المتحول. يتيح الجمع بين النظرية جنبا إلى جنب مع التجارب في الجسم الحي وفي المختبر للباحثين اختبار ما إذا كانت المعرفة الحالية حول نظام الهيكل الخلوي كافية لشرح سلوكه المرصود. يسمح لنا استخدام الأدوات الرياضية والحسابية أيضا بإجراء استنتاجات حول كيفية عمل المكونات بشكل جماعي على أساس الافتراضات المستمدة من الملاحظات على المستوى الجزيئي ، عادة في المواقف المبسطة (على سبيل المثال ، تجارب الجزيء الواحد).
يمكن توضيح دور النظرية باستخدام مثال عملي: ضرب الأهداب. يرجع هذا الضرب إلى حركة محركات الداينين على طول الأنابيب الدقيقة في الأهداب. قد يتساءل المرء ما الذي يحدد سرعة محرك الداينين في هذا النظام. إحدى الإجابات المحتملة هي أن السرعة القصوى مقيدة بشرط الحفاظ على نمط ضرب معين. سيكون هذا مفهوما إذا كان الضرب تحت الانتقاء الطبيعي. في هذه الحالة ، إذا تحركت المحركات بشكل أسرع ، فستفقد العملية صفاتها المرغوبة - فلن تتغلب الأهداب بكفاءة أو حتى تفشل تماما. على الرغم من أن هذا ممكن ، إلا أن البديل الثاني هو أن بعض العوامل الجوهرية يمكن أن تحد من سرعة الداينين.
على سبيل المثال ، قد لا تحتوي الخلية على ما يكفي من ATP لجعل الداينين أسرع ، أو لا يمكن تسريع حركات البروتين المطلوبة لنشاط الداينين. في هذه الحالة ، إذا كان من الممكن جعل المحركات أسرع على الرغم من الحدود المادية ، تحسين الضرب. الاحتمال الثالث ، بالطبع ، هو أن تغيير السرعة لا يؤثر على العملية بشكل كبير ، مما قد يكون مفيدا للكائن الحي من خلال توفير بعض "القوة" ضد العوامل التي لا يمكن السيطرة عليها. من بين هذه الاحتمالات الثلاثة ، يمكن للمرء تحديد الاحتمالات الصحيحة عن طريق حساب نمط الضرب من خصائص الداينين. في الواقع ، يجب أن يتنبأ النموذج الرياضي المناسب بكيفية تأثر نمط الضرب بتغير سرعة الداينين ولا يخضع للحدود الموجودة في العالم المادي. بطبيعة الحال ، يجب التحقق من صحة النموذج ، ولكن حتى النماذج "غير الصحيحة" يمكن أن تولد أفكارا مثيرة للاهتمام.
يمكن أن يتخذ النموذج شكل إطار تحليلي أو محاكاة عددية للنظام. في كلتا الحالتين ، تظل الفجوة بين المقياس الجزيئي والمقياس الوظيفي عقبة ، وتطوير هذه النماذج ليس مهمة مباشرة ، حيث يجب دمج العديد من العمليات الميكانيكية والكيميائية في المعادلات التي تصف النظام البيولوجي. تأتي النظرية بأشكال مختلفة ، وتقدم مقايضات مختلفة بين البساطة والواقعية. إن زيادة درجة التفاصيل في النموذج ليست مفيدة دائما لأنها قد تحد من قدرتنا على حل المعادلات أو ، بعبارة أخرى ، اشتقاق تنبؤات النظرية. نفس المقايضة موجودة لعمليات المحاكاة. سيتعين على المصممين تحديد مكونات النظام التي سيتم أخذها في الاعتبار مع تجاهل جوانب معينة. ستعتمد هذه القرارات الرئيسية بشدة على هدف الدراسة. في الوقت الحاضر ، تتيح التحسينات غير العادية في أجهزة الكمبيوتر محاكاة العديد من أنظمة الهيكل الخلوي بتفاصيل كافية على مدى فترة زمنية كافية لتحليل معاملتها. سيؤدي هذا غالبا إلى إنشاء أفكار غير متوقعة واتجاهات جديدة في البحث. على سبيل المثال ، أدت عمليات المحاكاة المشابهة لتلك التي سيتم استخدامها في هذا البروتوكول إلى حساب الجزء الخلفي من المغلف يمكنه التنبؤ بانكماش الشبكة بناء على تكوينها11.
الأساليب العددية منتشرة في كل مكان في العلوم الهندسية والفيزيائية ، واستخدامها في علم الأحياء آخذ في الازدياد. اليوم ، تم تصميم جميع ما لدينا من whatchamacallit التكنولوجية تقريبا (الساعات والهواتف والسيارات وأجهزة الكمبيوتر) لأول مرة على جهاز كمبيوتر ، وتوجد برامج قوية للقيام بذلك. بالنظر إلى نظام الهيكل الخلوي المميز جيدا وبافتراض أنه تم تحديد مستوى مناسب من الوصف ، لا يزال يتعين حل العديد من المشكلات قبل محاكاتها. بالنسبة لأبسط المشكلات ، قد يكون أنسب طريق للعمل هو كتابة محاكاة "عن طريق الترميز من البداية" ، بمعنى آخر ، بدءا من لغة برمجة عامة أو منصة رياضية مثل MATLAB. هذا له ميزة أن مؤلف الكود سيكون لديه معرفة وثيقة بما تم تنفيذه ويعرف بالضبط كيف يعمل البرنامج. ومع ذلك ، فإن هذا الطريق لا يخلو من المخاطر ، وليس من غير المألوف أن نشهد طلاب الدكتوراه يقضون معظم وقت عملهم في كتابة التعليمات البرمجية بدلا من معالجة الأسئلة العلمية.
البديل هو استخدام البرامج التي صممها الآخرون ، لكن هذا لا يخلو من المخاطر أيضا. يميل أي شفرة مصدر كبيرة إلى اكتساب سمات الصندوق الأسود الذي لا يمكن اختراقه تلقائيا ، على الرغم من الجهود المثيرة للإعجاب التي بذلها مؤلفوها لمنعه. من المؤكد أن استخدام الصناديق السوداء ليس حلم عالم. يمكن أن يصبح كود المصدر الكبير أيضا مسؤولية ، وقد يكون البدء من نقطة الصفر أسرع من تعديل قاعدة تعليمات برمجية موجودة لجعلها تفعل شيئا مختلفا. للتخفيف من هذه المشكلة ، يمكن للمرء دائما دعوة مؤلفي البرنامج للمساعدة ، ولكن قد لا يكون هذا كافيا. في كثير من الأحيان ، هناك اختلاف في الثقافة العلمية بين مؤلفي البرنامج والأشخاص الذين يرغبون في استخدامه ، مما يعني أن العديد من الافتراضات الضمنية تحتاج إلى توضيح. من خلال جعل الكود مفتوح المصدر ، من المتوقع أن يشارك المزيد من الأشخاص في تطوير البرنامج والحفاظ على وثائقه ، وبالتالي تحسين جودته. كل هذه قضايا مهمة يجب أخذها في الاعتبار المناسب قبل إجراء أي استثمار. ومع ذلك، فإن الطريقة الوحيدة للتقدم على المدى الطويل هي تعزيز حلول برمجية صلبة، يستخدمها ويحافظ عليها مجتمع واسع له مصالح علمية مشتركة.
على الرغم من أن هذا البروتوكول يستخدم Cytosim ، إلا أن هناك أدوات أخرى مفتوحة المصدر قد تكون قادرة على محاكاة نفس النظام ، على سبيل المثال ، AFINES12 و MEDYAN13 و CyLaKS14 و aLENS15 و AKYT16 ، على سبيل المثال لا الحصر. لسوء الحظ ، فإن مقارنة هذه المشاريع خارج نطاق المقالة. هنا ، يتم تقديم إرشادات خطوة بخطوة لمحاكاة شبكة actomyosin ثنائية الأبعاد مقلصة. هذا النظام بسيط ويستفيد من القدرات الراسخة بشكل أفضل ل Cytosim. تم بناء Cytosim حول محرك أساسي متعدد المنصات يمكنه تشغيل عمليات المحاكاة في 2D أو 3D. يحتوي على قاعدة تعليمات برمجية معيارية ، مما يجعله قابلا للتخصيص بسهولة لأداء مهام معينة. يعتبر Cytosim مستقرا وفعالا بنفس القدر في 3D وقد تم استخدامه بنجاح في الماضي للتحقيق في المشكلات المتنوعة التي تنطوي على الأنابيب الدقيقة وخيوط الأكتين: ارتباط اثنين من زهور النجمة من الأنابيب الدقيقة17 ، وحركة النوى في الخلايا18،19 ، والالتقام الخلوي6 ، والحركيةالخلوية 20 ، وتشكيل المغزل الانقسامي21 ، وحركات المغزل الانقسامي22 ، تم الحفاظ على التقاط الكروموسومات23 ، وتقلص شبكات أكتوميوسين11،24 ، وميكانيكا حلقة الأنابيب الدقيقة في الصفائح الدموية25 ، والقدرات التي تم تطويرها لهذه المشاريع في الكود. يمكن تكييف سير العمل الموصوف هنا مع العديد من المشكلات الأخرى. يستخدم سطر أوامر Unix ، والذي قد يكون غير مألوف لبعض القراء. ومع ذلك ، فإن استخدام سطر الأوامر هو الطريقة الأكثر قابلية للحمل وملاءمة لأتمتة عملية تشغيل عمليات المحاكاة. تهدف واجهات المستخدم الرسومية المتكاملة إلى توفير وصول سهل وبديهي إلى البرنامج ، ولكن هذا غالبا ما يأتي على حساب العمومية. الهدف من هذه المقالة هو توضيح نهج يمكن تعديله بسهولة أو تكييفه مع مشاكل أخرى. يتم توفير ملاحظات لشرح معنى الأوامر.
لمحاكاة شبكة actomyosin ، يتم نمذجة الخيوط كخطوط موجهة ويتم تمثيلها برؤوس موزعة على طولها (الشكل 1). هذا مستوى متوسط من الوصف ، شائع في فيزياء البوليمر ، يتجاهل الطبيعة ثلاثية الأبعاد الحقيقية للخيوط ولكنه يسمح بحساب الانحناء. قد تنمو الخيوط وتتقلص في نهاياتها ، باتباع نماذج مختلفة تغطي كلا من ظواهر الأكتين والأنابيب الدقيقة. في الخلايا ، يتم تنظيم الخيوط بشكل أساسي من خلال التفاعلات التي تقيد حركتها ، على سبيل المثال ، التعلق بخيوط أخرى أو ببساطة الحبس داخل الخلية. في Cytosim ، يتم خطية كل هذه التفاعلات ودمجها في مصفوفة كبيرة26. المعادلات التي تصف حركة جميع رؤوس الفتيل مشتقة من هذه المصفوفة ، بافتراض وجود وسط لزج وشروط متذبذبة عشوائية تمثل الحركة البراونية. يتم حل هذه المعادلات عدديا للحصول على حركة الخيوط مع جميع القوى المؤثرة عليها بطريقة متسقة ذاتيا وفعالة26. متراكب على هذا المحرك الميكانيكي ، يوجد محرك عشوائي يحاكي الأحداث المنفصلة ، مثل مرفقات وانفصال المحركات الجزيئية أو ديناميكيات تجميع الخيوط. باختصار ، يستخدم Cytosim أولا ديناميكيات محاكاة لحساب آليات شبكة من الخيوط ، متصلة بأي طريقة تعسفية ، وثانيا ، طرق عشوائية لمحاكاة ربط وإلغاء ربط وانتشار البروتينات التي تربط أو تؤثر على الخيوط.
تم اتباع سير العمل الموضح هنا بشكل متكرر لاستكشاف نظام باستخدام Cytosim في البداية. من المحتمل أن تكون الخطوة الحاسمة للعديد من المستخدمين المحتملين هي تثبيت مكونات البرنامج. إن توزيع البرنامج ككود مصدر يفي بضرورات Open Science ، ولكنه عرضة للأخطاء نظرا لأن مطوري البرنامج يمكنهم الوصول إلى مجموعة محدودة فقط من الهندسة المعمارية لاختبار البرنامج. قد يفشل التجميع بسبب اختلاف أنظمة التشغيل. من المحتمل أن تصبح التعليمات المقدمة هنا قديمة مع تطور أنظمة الكمبيوتر ورموز المصدر. وبالتالي ، من الضروري التحقق بشكل دوري من أحدث التعليمات عبر الإنترنت. في حالة حدوث مشكلة ، نشجع بشدة على المستخدمين الإبلاغ عن طريق النشر على قناة التعليقات ذات الصلة (حاليا الصفحة الرئيسية ل Cytosim على Gitlab) للمساعدة في حل المشكلة.
Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.
ملاحظة: يتكون البروتوكول من الخطوات التالية: إعداد النظام الأساسي لنظام التشغيل Windows 10 و MacOS و Linux ؛ تركيب Cytosim ؛ تكوين المحاكاة وتشغيل الاختبار والعرض الرسومي ؛ عمليات تشغيل متعددة ، وتغيير المعلمة: عدد الروابط المتقاطعة في الشبكة ؛ إنشاء رسم بياني لعرض كيفية تأثر الانقباض بعدد الروابط المتشابكة؛ أشواط متوازية وأخذ العينات العشوائية. كل النصوص التي تلي ">" هي أوامر يجب إدخالها حرفيا في نافذة المحطة الطرفية. يمثل ">" موجه المحطة الطرفية ويجب عدم تضمينه، ولكن جميع الأحرف الأخرى مهمة.
1. إعداد المنصة
ملاحظة: وفقا لنظام التشغيل (MacOS أو Windows 10 أو Linux)، اتبع الخطوة 1.1 أو الخطوة 1.2 أو الخطوة 1.3.
2. تركيب Cytosim
ملاحظة: هذه الخطوات متشابهة مع أي نظام تشغيل: MacOS و WSL و Linux. في القسم التالي، سيتم إصدار الأوامر في المحطة الطرفية، ويجب تعيين "دليل العمل الحالي" إلى الدليل الذي تم تجميع المحاكاة فيه. سيشار إلى هذا الدليل على أنه الدليل الأساسي. بدلا من ذلك ، يمكن القيام بكل شيء في دليل منفصل إذا تم نسخ الملفات حسب الحاجة. إذا لم تكن معتادا على سطر الأوامر، ففكر في اتباع برنامج تعليمي، على سبيل المثال، https://www.learnenough.com/command-line-tutorial أو https://learnpythonthehardway.org/book/appendixa.html.
3. تكوين المحاكاة
4. اكتساح المعلمة
ملاحظة: في هذا القسم ، يتنوع عدد الروابط المتقاطعة في الشبكة بشكل منهجي.
5. عمل الرسم البياني
ملاحظة: في هذا القسم ، يتم عمل مخطط من نتائج مسح المعلمة.
6. طريقة بديلة لعمل الرسم البياني
7. مؤامرة محسنة باستخدام أخذ العينات العشوائية
ملاحظة: يتم أخذ عينات من متغير هنا باستخدام وظيفة مولد من الوحدة "العشوائية" في Python.
8. خط أنابيب مؤتمت بالكامل
ملاحظة: في هذا الجزء ، يتم استبدال جميع العمليات التي تتطلب التدخل اليدوي بالأوامر. عند الانتهاء من ذلك ، سيكون من الممكن كتابة برنامج نصي واحد يقوم بتنفيذ جميع الخطوات تلقائيا. يمكن تشغيل هذا البرنامج النصي على جهاز كمبيوتر بعيد مثل مزرعة الحوسبة.
Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.
في القسم 2 ، يجب أن ينتج عن التجميع الناجح ل Cytosim باستخدام "make" sim والتشغيل والتقرير في الدليل الفرعي "bin". يجب أن يشير إخراج الخطوة 2.3 ("معلومات sim") إلى "البعد: 2" من بين أشياء أخرى. في القسم 3 ، يجب أن يكون ملف التكوين مشابها ل jove.cym ، المتوفر كملف تكميلي 1. في الق?...
Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.
تعتمد الطريقة الموضحة في هذه المقالة على ثلاثة برامج Python صغيرة ومستقلة ، والتي تم استخدامها بطرق مختلفة في جميع أنحاء البروتوكول الموصوف. التكوين المسبق للبرنامج النصي الأول هو أداة متعددة الاستخدامات يمكن أن تحل محل الحاجة إلى كتابة نصوص Python المخصصة27
Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.
ويعلن أصحاب البلاغ عدم وجود تضارب في المصالح.
نشكر أعضاء نادي النمذجة SLCU ، وخاصة Tamsin Spelman و Renske Vroomans و Cameron Gibson و Genevieve Hines و Euan Smithers ، وغيرهم من المختبرين التجريبيين للبروتوكول ، Wei Xiang Chew ، و Daniel Cortes ، و Ronen Zaidel-Bar ، و Aman Soni ، و Chaitanya Athale ، و Kim Bellingham-Johnston ، و Serge Dmitrieff ، و Gaëlle Létort ، و Ghislain de Labbey. نحن نقدر الدعم المقدم من مؤسسة غاتسبي الخيرية (Grant PTAG-024) ومجلس البحوث الأوروبي (ERC Synergy Grant ، المشروع 951430).
Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
A personal computer | MacOS, Windows 10 or Linux | ||
config.cym.tpl | template configuration file; https://gitlab.com/f-nedelec/cytosim.git | ||
jove.cym | Cytosim configuration file | ||
make_page.py | Python script; https://github.com/nedelec/make_page.py | ||
preconfig | Python script; https://github.com/nedelec/preconfig | ||
scan.py | Python script; https://github.com/nedelec/scan.py |
Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.
Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article
Request PermissionThis article has been published
Video Coming Soon
Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved