模拟细胞骨架系统的典型工作流程

摘要

该协议演示了如何使用 Cytosim（一种开源细胞骨架模拟）来研究由分子马达和无源交联剂连接的细丝网络的行为。遵循带有分步说明的通用工作流程来改变交联剂的数量并绘制所得的网络收缩性。

摘要

许多细胞骨架系统现在已经足够众所周知，可以进行精确的定量建模。微管和肌动蛋白丝的特征很好，通常知道相关蛋白质，以及它们的丰度和这些元素之间的相互作用。因此，计算机模拟可用于以一种与实验互补的方式精确研究系统的集体行为。Cytosim 是一种开源细胞骨架模拟套件，旨在处理具有相关蛋白质（如分子马达）的大型柔性细丝系统。它还提供了模拟无源交联剂、可扩散交联剂、成核剂、切割剂和仅踩在细丝上未占用晶格位点的电机的分立版本的可能性。其他物体通过提供球形或更复杂的几何形状来补充细丝，这些几何形状可用于表示细胞中的染色体、细胞核或囊泡。

Cytosim 提供了简单的命令行工具，用于运行模拟和显示其结果，这些工具用途广泛，不需要编程技能。在此工作流程中，提供了分步说明：i） 在新计算机上安装必要的环境，ii） 配置 Cytosim 以模拟 2D 肌动球蛋白网络的收缩，以及 iii） 生成系统的可视化表示。接下来，通过系统地改变一个关键参数来探测系统：交联剂的数量。最后，系统的视觉表示辅以收缩力的数值量化，以图表形式查看收缩力如何取决于系统的组成。总体而言，这些不同的步骤构成了一个典型的工作流程，只需稍作修改即可应用于解决细胞骨架领域的许多其他问题。

引言

细胞骨架由细胞内的细丝和相关分子（如分子马达）组成，它们通常构成具有显著机械性能的动态网格。细胞骨架以各种构型存在于几乎所有生命形式的不同细胞类型中。它的正确功能对于分裂、运动和极化等基本细胞过程至关重要。它还控制细胞间的机械相互作用，从而影响组织和生物体的形态发生。细胞骨架是多种功能的基础，并表现在许多生物过程中。例如，肌肉的收缩与肌动蛋白丝上肌球蛋白分子马达的动力冲程有关。另一个例子是神经元的维持，它依赖于驱动蛋白马达沿着位于这些神经元轴突内的微管的运动。肌动蛋白和微管是细胞骨架丝的两种主要类型，没有它们，我们所知道的生命就不可能。

细胞骨架本质上是一个生物力学系统，不能仅仅归结为它的化学成分。微管或肌动蛋白丝由数千种单体构成，并延伸到几微米。这些细丝在空间中的构象以及它们可以传递到质膜、细胞核或其他细胞器的力是它们在细胞中作用的关键方面。例如，肌动蛋白丝和肌球蛋白马达网络（称为肌动球蛋白皮层¹）产生维持动物细胞运动和形态变化的力。在植物细胞中可以看到非常不同的排列，其中皮质微管指导纤维素原纤维的沉积，从而控制细胞壁结构，这最终决定了这些细胞在未来的生长方式²。

虽然力学显然在细胞骨架作中起着重要作用，但化学同样重要。细丝 通过 自组装过程生长，其中单体在通过细胞质扩散后在细丝尖端找到它们的停靠位点³。因此，在分子水平上，细丝尖端的组装和拆卸由分子亲和力决定⁴。同样，细胞骨架的蛋白质会扩散，结合和解结合速率决定了它们对所遇到的细丝的亲和力。在分子马达的情况下，涉及 ATP 水解的化学反应循环与沿细丝的运动有关，并且可能与伴随它们的力有关⁵。值得注意的是，细胞骨架提供了许多不寻常的挑战和涉及相似成分的大量过程。它是生物学、化学和物理学之间一个丰富的游乐场。

细胞骨架系统适合数学建模。事实上，由于过去几十年所做的出色研究，主要分子成分很可能已经被确定，如内吞作用⁶ 所示。在模式生物（如酵母）中，这些元素的性质以及它们某些过程的系统组成是已知的。例如，已经描述了微管⁷ 的结构和材料特性，以及它们在有丝分裂纺锤体各个阶段的数量和平均长度⁸。将微管连接成连贯机械结构的驱动蛋白的数量通常已知⁹。许多电机的速度已在 体外¹⁰ 中测量。此外，实验人员可以在野生型或突变条件下在 体内 观察和量化这些系统。将理论与 体内 和 体外 实验相结合，使研究人员能够测试当前关于细胞骨架系统的知识是否足以解释其观察到的行为。数学和计算工具的使用还使我们能够根据从分子尺度的观察中得出的假设，通常在简化的情况下（例如， 单分子实验）推断组件如何协同工作。

理论的作用可以用一个实际的例子来说明：纤毛的敲打。这种跳动是由于动力蛋白马达沿着纤毛中的微管运动。有人可能会问，是什么决定了该系统中动力蛋白马达的速度。一个可能的答案是，最大速度受到保持特定跳动模式的要求的限制。如果殴打是在自然选择下，这是可以理解的。在这种情况下，如果电机移动得更快，那么该过程将失去其所需的质量——纤毛不会那么有效地跳动，甚至完全失败。虽然这是可能的，但第二种选择是某些内在因素可能会限制动力蛋白的速度。

例如，细胞可能没有足够的 ATP 来更快地产生动力蛋白，或者动力蛋白活性所需的蛋白质运动无法加速。在这种情况下，如果电机可以在物理限制下制造得更快，那么跳动就会得到改善。当然，第三种可能性是改变速度不会对过程产生重大影响，这可能对有机体有利，因为它提供了一些针对不可控因素的“稳健性”。在这三种可能性中，可以通过根据动力蛋白的性质计算跳动模式来识别正确的一种。事实上，一个合适的数学模型应该预测跳动模式如何受到动力蛋白速度变化的影响，并且不受物理世界中存在的限制的约束。当然，必须验证模型的有效性，但即使是“不正确”的模型也可以产生有趣的想法。

该模型可以采用分析框架的形式，也可以是系统的数值模拟。无论哪种方式，分子尺度和功能尺度之间的差距仍然是一个障碍，开发这些模型并不是一项简单的任务，因为需要将几个机械和化学过程整合到描述生物系统的方程式中。理论有多种形式，在简单性和现实性之间提供了不同的权衡。增加模型中的细节程度并不总是有利的，因为它可能会限制我们求解方程的能力，或者换句话说，限制我们得出理论预测的能力。模拟也存在相同的权衡。建模者将不得不选择要考虑的系统组成部分，同时忽略某些方面。这些关键决策将在很大程度上取决于研究的目标。如今，计算机硬件的非凡改进使得在足够的时间内模拟许多细胞骨架系统成为可能，这些系统具有足够的细节来分析它们的构成。这通常会在研究中产生意想不到的想法和新颖的方向。例如，类似于该协议中将使用的模拟导致了一个粗略的计算，可以根据网络的组成¹¹ 来预测网络的收缩性。

数值方法在工程和物理科学中无处不在，它们在生物学中的应用也越来越多。今天，我们几乎所有的技术 whatchamacallit（手表、电话、汽车和计算机）都是首先在计算机上构思的，并且存在强大的软件来做到这一点。给定一个表征良好的细胞骨架系统，并假设已经确定了适当的描述水平，在模拟之前仍必须解决几个问题。对于最简单的问题，最合适的作途径可能是“通过从头开始编码”编写模拟，换句话说，从通用编程语言或 MATLAB 等数学平台开始。这样做的好处是，代码的作者将对已经实现的内容有深入的了解，并且确切地知道软件是如何工作的。然而，这条路线并非没有风险，博士生将大部分工作时间花在编写代码而不是解决科学问题上的情况并不少见。

另一种方法是使用其他人构思的软件，但这也不是没有风险;任何大型源代码都倾向于自发地获得难以穿透的黑匣子的特征，尽管它们的作者做出了最令人钦佩的努力来防止它。使用黑匣子肯定不是科学家的梦想。大型源代码也可能成为一种负担，从头开始可能比修改现有代码库以使其执行不同的作更快。为了缓解这个问题，人们总是可以邀请软件的作者来帮忙，但这可能还不够。通常，软件的作者和想要使用它的人之间存在科学文化差异，这意味着需要澄清许多隐含的假设。通过将代码开源，预计会有更多的人参与到软件的开发中来，并维护其文档，从而提高其质量。所有这些都是重要的问题，在进行任何投资之前必须适当考虑。然而，长期进步的唯一途径是推广可靠的软件解决方案，由具有共同科学兴趣的广泛社区使用和维护。

尽管该协议使用 Cytosim，但还有其他开源工具可能能够模拟相同的系统，例如 AFINES¹²、MEDYAN¹³、CyLaKS¹⁴、aLENS¹⁵ 和 AKYT¹⁶ 等。不幸的是，比较这些项目超出了本文的范围。在这里，给出了模拟收缩 2D 肌动球蛋白网络的分步说明。该系统很简单，并利用了 Cytosim 更成熟的能力。Cytosim 是围绕跨平台核心引擎构建的，该引擎可以运行 2D 或 3D 模拟。它具有模块化代码库，可以轻松定制以执行特定任务。Cytosim 在 3D 中同样稳定和有效，过去已成功用于研究涉及微管和肌动蛋白丝的各种问题：微管的两个紫苑的结合¹⁷，细胞核的运动^18,19，内吞作用⁶，胞质分裂 20，有丝分裂纺锤体的形成²¹，有丝分裂纺锤体的运动 ²²， 染色体²³ 的捕获、肌动球蛋白网络的收缩^11,24 和血小板²⁵ 中微管环的机制，以及为这些项目开发的能力都保留在代码中。此处描述的工作流可以适用于许多其他问题。它使用了 Unix 命令行，某些读者可能不熟悉该命令行。但是，使用命令行是自动执行仿真过程的最可移植和最方便的方法。集成的图形用户界面旨在提供对软件的简单、直观的访问，但这通常是以牺牲通用性为代价的。本文的目的是说明一种可以很容易地修改或适应其他问题的方法。提供了注释来解释命令的含义。

为了模拟肌动球蛋白网络，细丝被建模为定向线，并由沿其长度分布的顶点表示（图 1）。这是聚合物物理学中常见的中间描述，它忽略了细丝的真实 3D 性质，但允许计算弯曲。细丝的末端可能会生长和收缩，遵循涵盖肌动蛋白和微管现象学的不同模型。在细胞中，细丝主要通过限制其运动的相互作用来组织，例如，与其他细丝的附着或简单地限制在细胞内。在 Cytosim 中，所有这些相互作用都被线性化并组合在一个大矩阵中²⁶。描述所有细丝顶点运动的方程都是从这个矩阵推导出来的，假设一个粘性介质和代表布朗运动的随机波动项。这些方程以数值方式求解，以自洽和有效的方式获得细丝的运动以及作用在它们上的所有力²⁶。在这个机械引擎上叠加着一个随机引擎，可以模拟离散事件，例如分子马达的附着和分离或细丝的组装动力学。总之，Cytosim 首先使用模拟动力学来计算以任意方式连接的细丝网络的力学，其次，使用随机方法来模拟连接或影响细丝的蛋白质的结合、解结合和扩散。

在最初探索使用 Cytosim 的系统时，经常遵循此处所示的工作流程。对于许多潜在用户来说，关键步骤可能是安装软件组件。将软件作为源代码分发可以满足开放科学的必要条件，但它很容易出错，因为软件的开发人员只能访问有限的架构池来测试程序。由于作系统不同，编译可能会失败。随着计算机系统和源代码的发展，此处提供的说明可能会过时。因此，定期在线检查最新说明是必不可少的。如果遇到问题，强烈建议用户在相关反馈渠道（目前是 Gitlab 上的 Cytosim 主页）上发帖进行报告，以帮助解决问题。

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研究方案

注意：该协议包括以下步骤：Windows 10、MacOS 和 Linux 的平台准备;安装 Cytosim;模拟和测试运行以及图形显示的配置;多次运行，改变参数：网络中交联剂的数量;生成一个图表来查看交联剂数量如何影响收缩力;平行运行;和随机抽样。“>” 后面的所有文本都是要在终端窗口中逐字输入的命令。“>” 表示终端提示符，不得包含，但所有其他字符都很重要。

1. 平台准备

注意：根据作系统（MacOS、Windows 10 或 Linux），请遵循步骤 1.1、步骤 1.2 或步骤 1.3。

1. 准备 （MacOS）
   1. 通过打开终端（在 Applications/Utilities 中）来安装 Xcode 命令行工具 ，然后输入：
      燃气轮机;xcode-select --安装
   2. 要查看或编辑 Cytosim 的代码，请从 Apple App Store （https://apps.apple.com/us/app/Xcode/id497799835?mt=12） 安装 Xcode 。
      注意：Xcode 的内置编辑器非常适合。其他面向代码的编辑器也可以工作，例如 TextMate。要使用 TextMate，请下载并按照 https://macromates.com 中的说明进行作。
2. 准备 （Windows）
   注意：对于 Windows 10 或更高版本，Cytosim 可以使用“适用于 Linux 的 Windows 子系统”（WSL） 运行，如下所述。旧版本的替代方案是 Cygwin，但此处未提供说明。
   1. 更新 计算机作系统以满足 WSL 2 的要求：Windows 10 版本 1903 或更高版本，内部版本 18362 或更高版本，适用于 x64 系统，版本 2004 或更高版本，内部版本 19041 或更高版本，适用于 ARM64 系统。后续版本更新请勾选 https://docs.microsoft.com/en-us/windows/release-health/release-information。
   2. 在任务栏的搜索框中键入 Turn Windows features on and off 。手动启用 （） 虚拟机平台和 （） 适用于 Linux 的 Windows 子系统。单击 “确定 ”并 重新启动 Windows。
   3. 转到 Windows Microsoft Store 并搜索 Ubuntu。下载并安装当前版本（截至 20.04 年 3 月 2022 日的 Ubuntu 20.04 LTS）
   4. 单击 Launch 以启动 Ubuntu 终端。如果要求下载最新的 WSL2 Linux 内核，请按照提供的说明继续作。安装更新并重新启动 Ubuntu。
   5. 按照终端说明 输入新的 UNIX 用户名 并设置密码。设置用户帐户后，从 Windows 任务栏的搜索框中启动 Ubuntu。从命令窗口打开主目录（又名 “.”）：
      > explorer.exe .
   6. 安装与 WSL 兼容的 X-Window 服务器，例如 Xming： https://sourceforge.net/projects/xming/
   7. 启动 X-Window 服务器，双击 Xming 图标来启动 Xming;选择 Multiple Windows（多个窗口）。此后，打开 Ubuntu 终端并按照步骤 1.3 （Linux） 进行作。
3. 准备工作 （Linux）
   注意：这些说明适用于使用 APT 软件包管理器的 Linux 发行版。对于使用不同软件包管理器的发行版（如 Red Hat Linux），必须修改这些命令。在这种情况下，请按照 Linux 发行版的说明安装相同的软件包。
   1. 更新 Linux 系统：
      > sudo apt-get update
      > sudo apt-get upgrade
   2. 安装一个 C++ 编译器和 GNU 的 make （https://www.gnu.org/software/make）：
      > sudo apt-get install build-essential
   3. 安装 BLAS/LAPACK 库 （http://www.netlib.org/lapack）：
      > sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev
   4. 安装 OpenGL 开发人员库和头文件 （https://www.mesa3d.org）：
      > sudo apt-get install mesa-common-dev
   5. 安装 GLEW 库 （http://glew.sourceforge.net）：
      > sudo apt-get install libglew-dev
   6. 安装 freeGLUT 库 （http://freeglut.sourceforge.net）：
      > sudo apt-get install freeglut3-dev
   7. 安装 GIT 版本控制系统 （https://git-scm.com）：
      > sudo apt-get install git
   8. 安装 X11 测试程序（例如 xeyes、xclock、xcalc）：
      > sudo apt-get install x11-apps
   9. 调整环境变量 DISPLAY：
      >导出显示 =：0
      1. 尝试打开 X11 窗口：
         > Xeyes
      2. 如果有效，请继续执行步骤 2。如果错误是 无法打开显示，请尝试其他 DISPLAY 值。
      3. 查找 WSL2 计算机的 IP 地址：
         > cat /etc/resolv.conf
      4. 如果出现 IP 号，例如“nameserver 10.16.0.7”，请使用此 IP 号，而不是下面的 X.X.X.X：
         >导出显示= X.X.X.X：0
         > Xeyes
      5. 如果有效，请继续执行步骤 2。如果 “play” 无法 “open the display” ，请尝试从 “xterm” 窗口中运行它：
         > sudo apt install xterm
         > xterm -display ：0
      6. 在打开的新窗口中，键入：
         > Xeyes

2. 安装 Cytosim

注意：这些步骤适用于任何作系统：MacOS、WSL 和 Linux。在下一节中，将在终端中发出命令，并将 “current working directory” 设置为编译仿真的目录。此目录将称为 基目录。或者，如果需要复制文件，则可以在单独的目录中完成所有作。如果不熟悉命令行，请考虑遵循教程，例如 https://www.learnenough.com/command-line-tutorial 或 https://learnpythonthehardway.org/book/appendixa.html。

1. 下载 Cytosim 源代码：
   > git clone https://gitlab.com/f-nedelec/cytosim.git cytosim
   注意：下载代码不需要 Gitlab 帐户。这应该在当前目录中创建一个新的子目录 “cytosim”。
2. 编译：
   > cd 细胞噼啶
   > make
   1. 通过运行以下命令，检查是否在 subdirector “bin” 中创建了三个文件：
      > ls bin
   2. 如果步骤 2.2.1 失败，请尝试通过安装 cmake （https://cmake.org） 来编译以下替代方法：
      > mkdir b
      > cd b
      > cmake ..
      > make
      > CD ..
3. 检查可执行文件：
   > bin/sim 信息
   > bin/play 信息
   1. 验证两个可执行文件是否已编译以执行 2D 仿真。查找上述 “info” 查询的以下输出：
      维度：2 周期性：1 精度：8 字节
   2. 如果不是这种情况， 则修改文件 “src/math/dim.h” （打开，编辑以将 DIM 更改为 2，保存）并重新编译 Cytosim：
      > make clean
      > make
4. 试运转
   1. 复制三个可执行文件：
      > CP Bin/SIM 卡
      > cp bin/play 播放
      > CP bin/Report 报告
   2. 创建新目录：
      > mkdir run
   3. 复制并重命名标准配置文件：
      > cp cym/fiber.cym run/config.cym
   4. 开始模拟：
      > cd 运行
      > ../sim
   5. 可视化模拟结果：
      > ../玩
      1. 按空格键可制作动画。按 h 可获取有关键盘快捷键的帮助。
      2. 要退出程序，请在 MacOS 上尝试 -Q 或 Ctrl-Q，或从菜单中选择 Quit 。作为最后的手段，在启动 “play” 的终端窗口中输入 CTRL-C。
   6. 在实时模式下运行：
      > ../play 直播

3. 模拟的配置

1. 如果尚未提供，请安装面向代码的文本编辑器（例如 TextMate、SublimeText）。
   打开编辑器并打开文件 “config.cym”，该文件位于步骤 2.4.2 中创建的 “run” 目录中。熟悉配置文件的不同部分，它是 “fiber.cym” 的副本（补充文件 1）。
   注：Cytosim 通常只读取一个以“.cym”结尾的配置文件。所有修改都将在此处对 “config.cym” 进行。有关参数列表，请参阅 补充表 S1 。
2. 通过对 “config.cym” 进行以下更改来修改模拟：
   半径 = 5 → 半径 = 3
   新的 1 丝 → 新的 100 丝
3. 保存文件而不更改其名称或位置（覆盖 “config.cym”）。切换到 Terminal Window，并检查模拟是否按预期修改：
   > ../play 直播
   注：圆的半径以微米 （μm） 为单位指定，Cytosim 中的所有距离也是如此。Cytosim 遵循一个适应细胞规模的单位系统，由微米、皮顿和秒得出。
4. 在“设置光纤耗材”段落中，进行以下更改：
   刚度 = 20 → 刚度 = 0.1
   分段 = 0.5 →分段 = 0.2
   confine=inside， 200， 单元格 → confine= inside， 10， 单元格
   在“new filament”段落中，更改：
   长度 = 12 → 长度 = 2
   通过更改来减少模拟时间：
   运行 5000 系统 →运行 1000 系统
   注意：这将调整灯丝的特性。“set”段落定义了细丝的持久属性，而“new”中的参数通常是初始条件。弯曲刚度以 pN μm² 为单位。分割是描述细丝的顶点之间的近似距离，以微米 （μm） 为单位。如果细丝变得更灵活，则需要减少它。最后一次更改降低了与 “单元” 边缘相关的约束电位的刚度 （pN/μm）。“新”段落中声明的长度 （2 μm） 是细丝的初始长度，由于在此模型中细丝不是动态的，因此它们的长度不会改变。建议通过编辑第一行对配置文件进行签名：
   % 您的姓名、日期、地点
   1. 检查配置文件的有效性（重复步骤 3.3）。
5. 创建无源连接器。
   1. 在带有 “new” 和 “run” 命令的行之前，向 “config.cym” 添加一个新段落，以定义与细丝具有亲和力的分子活性：
      set hand binder {
      binding_rate = 10
      binding_range = 0.01
      unbinding_rate = 0.2
      }
   2. 要定义双功能实体，请在下方添加另一段：
      设置耦合交联剂 {
      手部 1 = 活页夹
      手数 2 = 活页夹
      刚度 = 100
      扩散 = 10
      }
   3. 在前面的段落之后和 “run” 命令之前添加一个 “new” 命令：
      新型 1000 交联剂
      注：在 Cytosim 中，速率以 ^s-1 为单位指定，范围以微米 （μm） 为单位。刚度以皮顿/微米 （pN/μm） 为单位，扩散系数以微米平方/秒 （μm²/s） 为单位。配置文件中命令的顺序很重要，这些段落必须出现在任何 “run” 命令之前，否则它们将无效。要了解有关 Cytosim 对象的更多信息，请按照“tuto_introduction.md”中的教程进行作，该教程位于基目录 doc/tutorials/ 的子文件夹“doc”中。
6. 创建双功能电机。
   1. 在带有 “new” 和 “run” 命令的行之前向 “config.cym” 添加一个新段落：
      设置手动马达 {
      binding_rate = 10
      binding_range = 0.01
      unbinding_rate = 0.2
      activity = 移动
      unloaded_speed = 1
      stall_force = 3
      }
   2. 在上一个段落之后添加另一个段落：
      set couple complex {
      手 1 = 电机
      手 2 = 电机
      刚度 = 100
      扩散 = 10
      ​}
   3. 在前面的段落之后和 “run” 命令之前添加一个 “new” 命令：
      新 200 综合体
      注意：“activity = move”表示在灯丝上连续移动的电机。电机遵循线性力-速度曲线（图 1），该曲线由空载速度 （μm/s） 和失速力 （piconewton） 表征。在每个时间步 τ 处，它移动一个距离 v × τ。使用 “activity = none” 将指定一个不移动的分子，由于这是默认活动，因此可以简单地完全省略 “activity”。其他活动也是可能的，例如，“activity = walk” 将指定沿细丝具有离散步长的电机。“unloaded_speed”对于正端定向电动机是积极的。指定负值将使电动机向负端移动。这在 Cytosim 的第一个教程中进一步解释（参见步骤 3.5.2 中的链接）。
7. 保存文件。
   检查模拟：
   > ../play 直播
   运行模拟：
   > ../sim
   可视化结果：
   > ../玩
   将最终的配置文件复制到基目录：
   > cp config.cym ../config.cym
   注意：您的最终文件应类似于 补充文件 2 （“jove.cym”）。请注意计算此模拟需要多少时间。在以下部分中，此时间将乘以为生成参数变化的图形而进行的模拟次数。

4. 参数扫描

注意：在本节中，网络中交联剂的数量是系统性的。

1. 导入 Python 脚本。
   1. 在基目录下创建一个子目录 “byn”：
      > mkdir byn
   2. 从标准 Cytosim 分布中复制三个脚本：
      > cp python/run/preconfig.py byn/preconfig
      > cp python/look/scan.py byn/.
      > cp python/look/make_page.py byn/.
      注意：为安全起见，这些文件的副本随本文以 补充文件 3、补充文件 4 和 补充文件 5 的形式提供。
2. 使文件可执行：
   > chmod +x byn/preconfig
   > chmod +x byn/scan.py
   > chmod +x byn/make_page.py
   1. 检查脚本是否正确执行：
      > byn/preconfig 帮助
      > byn/scan.py 帮助
      > byn/make_page.py 帮助
      注意：这应该打印如何使用每个命令的描述。可以修改 PATH 变量以更简单地调用脚本;请参见 https://en.wikipedia.org/wiki/PATH_（变量）。
   2. 故障 排除
      1. 如果错误是 “command not found”，请检查指定的路径，该路径应与文件的位置相对应。如果因为作系统没有提供 python2 而出现其他类型的错误，编辑三个 .py 文件并修改 shebang，即每个文件的第一行（只需添加 “3”）：
         #！/usr/bin/env python → #！/usr/bin/env python3
3. 复制配置文件以使其成为 “template” （补充文件 6）：
   > cp config.cym config.cym.tpl
4. 编辑模板配置文件。在代码编辑器中，打开位于基目录中的 “config.cym.tpl” 文件。更改一行以引入可变文本元素：
   新 1000 交联剂 → 新 [[range（0,4000,100）]] 交联剂
   注意：Preconfig 将识别双括号中包含的代码，并将其替换为通过在 Python 中执行此代码获得的值。在 Python 中，“range（X，Y，S）” 指定从 X 到 Y 的整数，增量为 S;在这种情况下 [0， 100， 200， 300， ...4000] 的目的是更改添加到模拟中的交联剂数量。
5. 从模板生成配置文件：
   > byn/preconfig run%04i/config.cym config.cym.tpl
   注意：这应该会创建 40 个文件，每个文件对应 “range（0,4000,100）” 中指定的每个值。Preconfig 生成的文件名由 “run%04i/config.cym” 指定。使用此特定代码，Preconfig 将生成 “run0000/config.cym”、“run0001/config.cym” 等。它实际上会使目录为 “run0000”、“run0001” 等，并在每个目录中创建一个文件 “config.cym”。查看 Preconfig 的帮助了解更多详情（运行 “byn/preconfig help”）。如果出现错误，请检查命令是否键入正确。每个角色都很重要。
6. 按顺序运行所有模拟：
   > byn/scan.py '../sim' 运行????
   注意： 程序 “scan.py” 将在提供的目录列表中执行带引号的命令。在这种情况下，此目录列表由 “run????” 指定。问号是匹配任何一个字符的通配符。因此，“run????” 匹配任何以 “run” 开头并恰好后跟四个字符的名称。或者，可以使用 “run*” 生成相同的列表，因为 “*” 匹配任何字符串。
   1. 如果出现问题，请从新的终端窗口执行此命令，以按顺序在步骤 4.5 中创建的所有目录中运行 “sim”。等待大约 30 分钟以完成该过程，但这在很大程度上取决于计算机容量。通过编辑 “config.cym” 来减少请求的计算量：
      运行 1000 系统 →运行 500 系统
7. 可视化一些模拟：
   > ./play run0010
   > ./play run0020
8. 为所有模拟生成图像：
   > byn/scan.py '../play image size=256 frame=10' run????
9. 生成 HTML 摘要页：
   > byn/make_page.py tile=5 run????
   1. 在 Web 浏览器中打开“page.html”。

5. 制作图表

注意：在本节中，根据参数扫描的结果制作了一个图。

1. 检查 报告 可执行文件：
   > cd 运行
   > ../report network：size （大小）
   注意：对于轨迹中的每一帧，这将打印一些注释和两个数字，对应于“polymer”和“surface”。将仅使用网络 “surface” （最后一列）。
   1. 使用以下方法将信息明确限制为一个帧：
      > ../report network：大小 frame=10
   2. 删除注释以使输出更易于处理：
      > ../report network：大小 frame=10 verbose=0
   3. 最后，使用 Unix 管道工具 （“>”） 将输出重定向到文件：
      > ../report network：大小 frame=10 verbose=0 > net.txt
   4. 将文件内容打印到终端进行验证：
      >猫net.txt
      注意：这应该打印两个数字。第二个是第 10 帧中网络覆盖的表面。要在所有 “run” 目录中执行相同的作，请更改目录：
      > CD ..
2. 在每个 simulation 子目录中生成报告：
   > byn/scan.py '../report network：size frame=10 verbose=0 > net.txt' run????
   注意：同样，scan.py 将在 “run????” 指定的所有目录中执行带引号的命令。该命令是步骤 5.1 中尝试的最后一个命令。这将在每个目录中生成一个文件 “net.txt” （尝试 “ls run????”）。
3. 检查这些数字：
   > byn/scan.py 'cat net.txt' run????
   1. 添加 “+” 选项以连接目录名称和命令的输出：
      > byn/scan.py + 'cat net.txt' run????
4. 将这些数字收集到一个文件中：
   > byn/scan.py + 'cat net.txt' run????> results.txt
5. 通过删除非数字的重复文本来清理文件 “results.txt”。在代码编辑器中打开 “result.txt”，然后使用 “replace text” 删除所有 “run” 字符串。只去掉三个字母，保留数字;“run0000” 应变为 “0000”。
   注意：这应该会留下一个只有数字的文件，分为三列。
6. 从 “result.txt” 中的数据生成 收缩性图 。使用任何方法生成一个图，使用 X 列 1 和第 3 列 Y 。将 X 轴标记为交联剂数/100。将 Y 轴标记为表面（微米^2）。
7. 将所有模拟存储在单独的目录中：
   > mkdir save1
   > MV 运行????保存1

6. 制作图表的替代方法

1. 在 run 命令的结束 “}” 之后的 “config.cym.tpl” 末尾的新行中添加一个 report 命令：
   report network：size net.txt { verbose = 0 }
2. 生成配置文件：
   > byn/preconfig run%04i/config.cym config.cym.tpl
3. 使用并行线程运行所有模拟：
   > byn/scan.py '../sim' 运行????njobs=4
   1. 根据计算机的容量调整作业数 （njobs=4）。监控 CPU 资源的使用情况，例如，通过 MacOS 上的活动监视器应用程序。
4. 收集数据：
   > byn/scan.py + 'cat net.txt' run????> results.txt
5. 制作一个图，与步骤 5.5 和 5.6 相同。
6. 将之前的所有运行存储在单独的目录中：
   > mkdir save2
   > MV 运行????保存2

7. 使用随机采样改进绘图

注意：此处使用 Python 的 “random” 模块中的生成器函数对变量进行采样。

1. 在代码编辑器中，打开位于基目录中的模板配置文件 “config.cym.tpl”。在 “new crosslinker” 之前添加两行：
   [[num = int（random.uniform（0,4000））]]
   %[[num]] 个 xlinkers
   还要更改 “new” 命令以使用此变量：
   新的 [[range（0,4000,100）]] 交联剂 → 新的 [[num]] 交联剂
   注意：第一行创建一个随机变量 “num”。第二行打印参数值。“%” 字符很重要，因为它会指示 Cytosim 跳过该行。很快，“xlinkers” 将作为一个可识别的标签，它必须在每个文件中只出现一次。
   1. 在 “config.cym.tpl” 的末尾，确保有报告指令：
      report network：size net.txt { verbose = 0 }
2. 生成配置文件：
   > byn/preconfig run%04i/config.cym 42 config.cym.tpl
   注意：这应该会生成 42 个文件。如果计算机足够快，则可以增加此数字。通过使用 Unix 工具 “grep” 搜索文件，可以查看随机生成的值：
   > grep xlinkers 运行????/config.cym
3. 并行运行所有模拟：
   > byn/scan.py '../sim' 运行????njobs=4
   注意：根据计算机的容量调整作业数。为了获得最佳结果，变量 “njobs” 应设置为等于计算机的内核数。
4. 使用单个命令收集数据：
   > byn/scan.py + 'grep xlinkers config.cym;猫net.txt跑????> results.txt
   注意： scan.py 的 “+” 选项会将命令的所有输出连接到一行。在这种情况下，该命令实际上是由两个命令组成的，用分列 （“;”） 分隔。数据收集始终可以使用 Python 脚本自动进行。
5. 清理文件。在代码编辑器中打开 “result.txt”。要确保与一个模拟对应的所有数据都包含在一行中，请删除字符串 “xlinkers” 的所有匹配项，并删除每行开头的 “%” 字符。最后，保存 “result.txt”，它应该整齐地组织成三列数值。
6. 通过重复步骤 5.6 制作一个图表来绘制数据，但将 X 轴标记为交联剂的数量
7. 将数据集保存到新的子目录中：
   >mkdir set1
   > MV 运行????set1/ 的
   > mV results.txt set1/。
8. 通过重复步骤 7.2-7.6 计算另一个数据集，然后重复步骤 7.8，在所有三个命令中将“set1”替换为“set2”。
9. 制作一个组合图。
   1. 连接两个数据文件：
      >猫套装？/results.txt > results.txt
      注意：新的 “result.txt” 应该更大。
   2. 绘制数据以制作组合图，如步骤 7.7 中所述。

8. 全自动管道

注意：在这部分，所有需要手动干预的作都被命令取代。完成此作后，就可以编写一个自动执行所有步骤的脚本。此脚本可以在远程计算机（如计算场）上运行。

1. 使用 Unix 的 “sed” 命令 “清理” results.txt 文件，替换步骤 7.6。
   1. 删除行开头的 “%”：
      > sed -e 's/%//g' results.txt > tmp.txt
   2. 删除 “xlinkers”：
      > sed -e 's/xlinkers//g' tmp.txt > results.txt
2. 编写一个脚本，以正确的顺序依次调用所有命令。
   1. 使用不同的语言：bash 或 Python。
   2. 创建一个文件 “pipeline.bash”，并复制运行管道所需的所有命令。
   3. 执行脚本：
      > bash pipeline.bash
3. 使用自动绘图脚本。
   注意： 消除所有手动干预可能是有利的。有许多工具可以直接从数据文件生成 PDF 绘图，例如 gnuplot （http://www.gnuplot.info）、PyX （https://pyx-project.org） 或 Seplot （https://pypi.org/project/seplot/）。

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结果

在第 2 节中，使用 “make” 成功编译 Cytosim 应在子目录 “bin” 中生成 sim、play 和 report。步骤 2.3 的输出（“sim 信息”）应指示“尺寸：2”等。在第 3 节中，配置文件应类似于 jove.cym，作为 补充文件 1 提供。在第 4 节中，步骤 4.8 中从模拟中获得的 i法师应该类似于 图 2 中所示的法师。在步骤 4.9 中获得的 HTML ...

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讨论

本文中概述的方法依赖于三个小型且独立的 Python 程序，它们在所描述的协议中以不同的方式使用。第一个脚本 preconfig 是一个多功能工具，可以代替编写自定义 Python 脚本²⁷ 的需求。它用于从单个模板文件生成多个配置文件，指定应更改的参数以及如何更改。要改变多个参数，只需在模板文件中添加更多代码片段， preconfig 就会生成所有可?...

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材料

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