細胞骨格系をシミュレートするための一般的なワークフロー

要約

このプロトコルでは、オープンソースの細胞骨格シミュレーションであるCytosimを使用して、分子モーターとパッシブ架橋剤で接続されたフィラメントのネットワークの挙動を調査する方法を示します。ステップバイステップの手順を含む一般的なワークフローに従って、架橋剤の数を変化させ、結果として得られるネットワークの収縮性をプロットします。

要約

多くの細胞骨格系は、現在、正確な定量的モデリングを可能にするほど十分に知られています。微小管フィラメントとアクチンフィラメントは十分に特徴付けられており、関連するタンパク質、およびそれらの存在量とこれらの要素間の相互作用がよく知られています。したがって、コンピュータシミュレーションを使用して、実験を補完する方法で、システムの集合的な動作を正確に調査できます。Cytosimは、分子モーターなどの関連タンパク質を持つフレキシブルフィラメントの大規模システムを処理するために設計されたオープンソースの細胞骨格シミュレーションスイートです。また、パッシブ架橋剤、拡散性架橋剤、核剤、カッター、およびフィラメント上の空いている格子部位のみを踏むモーターの離散バージョンをシミュレートする可能性も提供します。他のオブジェクトは、細胞内の染色体、核、または小胞を表すために使用できる球形またはより複雑な形状を提供することにより、フィラメントを補完します。

Cytosimは、シミュレーションを実行し、その結果を表示するためのシンプルなコマンドラインツールを提供しており、これらは汎用性が高く、プログラミングスキルは必要ありません。このワークフローでは、i)必要な環境を新しいコンピュータにインストールする、ii)2Dアクトミオシンネットワークの収縮をシミュレートするようにCytosimを設定する、iii)システムを視覚的に表現する、という手順を段階的に説明します。次に、主要なパラメータである架橋剤の数を系統的に変化させることにより、システムをプローブします。最後に、システムの視覚的表現は、収縮性の数値定量化によって補完され、収縮性がシステムの構成にどのように依存するかをグラフで表示します。全体として、これらの異なるステップは、細胞骨格分野の他の多くの問題に対処するために、わずかな変更を加えるだけで適用できる典型的なワークフローを構成しています。

概要

細胞骨格は、細胞内のフィラメントと分子モーターなどの関連分子で構成されており、これらはしばしば顕著な機械的特性を持つ動的メッシュワークを構成しています。細胞骨格は、ほぼすべての生命体にわたって、さまざまな細胞タイプにさまざまな構成で存在します。その正しい機能は、分裂、運動性、分極などの基本的な細胞プロセスに不可欠です。また、細胞間の機械的相互作用を支配し、それによって組織や生物の形態形成に影響を与えます。細胞骨格はいくつかの機能の根底にあり、多くの生物学的プロセスに現れます。例えば、筋肉の収縮は、アクチンフィラメント上のミオシン分子モーターのパワーストロークに関連しています。別の例はニューロンの維持であり、これはこれらのニューロンの軸索の内側に位置する微小管に沿ったキネシンモーターの動きに依存しています。アクチンと微小管は、細胞骨格フィラメントの2つの優れたタイプであり、それらがなければ、私たちが知っているような生命は不可能になります。

細胞骨格は本質的に生体力学的なシステムであり、その化学的性質だけに還元することはできません。微小管またはアクチンフィラメントは、数千のモノマーから構築され、数マイクロメートルにわたって伸びています。これらのフィラメントの宇宙空間でのコンフォメーションと、それらが原形質膜、核、またはその他のオルガネラに伝達できる力は、細胞内でのそれらの役割の重要な側面です。例えば、アクチンフィラメントとミオシンモーターのネットワークであるアクトミオシン皮質¹は、細胞の運動性と動物細胞の形態学的変化を維持する力を生み出します。植物細胞では、皮質微小管がセルロース線維の沈着を指示し、それによって細胞壁の構造を制御し、最終的にこれらの細胞が将来どのように成長するかを決定する、非常に異なる配置が見られます²。

細胞骨格の働きにおいて力学が大きな役割を果たしていることは明らかですが、化学も同様に重要です。フィラメントは、モノマーが細胞質³を介して拡散した後、フィラメントの先端にドッキング位置を見つける自己組織化プロセスを介して成長します。分子スケールでは、フィラメントの先端での組み立てと分解は、したがって、分子親和性⁴によって決定されます。同様に、細胞骨格のタンパク質は拡散し、結合速度と非結合速度によって、遭遇するフィラメントに対する親和性が決まります。分子モーターの場合、ATP加水分解を伴う化学反応のサイクルは、フィラメントに沿った動きと、おそらくそれらに伴う力に関連しています⁵。驚くべきことに、細胞骨格は多くの珍しい課題と、同様の成分が関与する多種多様なプロセスを提供しています。生物学、化学、物理学の接点にある豊かな遊び場です。

細胞骨格系は、数学的モデリングに適しています。実際、過去数十年間に行われた優れた研究のおかげで、エンドサイトーシス⁶で示されているように、主要な分子成分はすでに特定されている可能性が最も高いです。酵母などのモデル生物では、これらの元素の特性と、それらのプロセスの一部のシステム組成が知られています。例えば、微小管⁷の構造および材料特性、ならびに有糸分裂紡錘体の様々な段階におけるそれらの数および平均長さは、⁸に記載されている。微小管をコヒーレントな機械的構造に結合するキネシンの数は、しばしば知られている⁹。多くのモーターの速度は、 in vitro¹⁰で測定されています。さらに、実験家は、野生型または変異した条件下でin vivo でこれらのシステムを観察および定量化できます。理論と in vivo および in vitro の実験を組み合わせることで、研究者は、細胞骨格系に関する現在の知識が、観察された挙動を説明するのに十分であるかどうかをテストできます。また、数学的および計算ツールを使用することで、分子スケールでの観察から導き出された仮定に基づいて、通常は単純化された状況(例えば、 単一分子実験)において、構成要素が集合的にどのように機能するかを推論することができます。

理論の役割は、実際の例を使用して説明できます:繊毛の鼓動。この鼓動は、繊毛の微小管に沿ったダイニンモーターの動きによるものです。このシステムのダイニンモーターの速度は何が決定するのか疑問に思うかもしれません。考えられる答えの1つは、最大速度は特定のビートパターンを維持するという要件によって制約されるということです。これは、殴打が自然淘汰の下にあった場合、理解できます。その場合、モーターの動きが速くなると、プロセスは望ましい品質を失います-繊毛は効率的に鼓動しないか、完全に失敗することさえあります。これは可能ですが、2つ目の選択肢は、何らかの内在的な要因がダイニンの速度を制限する可能性があるということです。

例えば、細胞がダイニンをより速くするのに十分なATPを持っていなかったり、ダイニンの活性に必要なタンパク質の動きを加速できなかったりする可能性があります。その場合、物理的な限界があるにもかかわらず、モーターを速くすることができれば、鼓動は改善されます。もちろん、3番目の可能性は、速度を変更してもプロセスに大きな影響が及ばないということであり、制御不能な要因に対してある程度の「堅牢性」を提供することで、生物にとって有利になる可能性があります。これら3つの可能性のうち、ダイニンの特性から叩きパターンを計算することで、正しいものを特定することができます。実際、適切な数学的モデルは、ダイニンの速度の変化によって鼓動パターンがどのように影響を受けるかを予測し、物理世界に存在する制限の影響を受けないはずです。当然、モデルの有効性を検証する必要がありますが、「正しくない」モデルでも興味深いアイデアが生まれる可能性があります。

モデルは、解析フレームワークの形式をとることも、システムの数値シミュレーションの形式をとることもできます。いずれにせよ、分子スケールと機能スケールの間のギャップは依然として障害であり、これらのモデルの開発は、生物学的システムを記述する方程式にいくつかの機械的および化学的プロセスを統合する必要があるため、簡単な作業ではありません。理論にはさまざまな形があり、シンプルさとリアリズムの間でさまざまなトレードオフがあります。モデルの詳細度を上げることは、方程式を解く能力、つまり理論の予測を導き出す能力を制限する可能性があるため、必ずしも有利であるとは限りません。シミュレーションについても同じトレードオフがあります。モデラーは、特定の側面を無視しながら、考慮すべきシステムの構成要素を選択する必要があります。これらの重要な決定は、研究の目的に大きく依存します。今日では、コンピュータハードウェアの驚異的な進歩により、多くの細胞骨格系を十分な時間にわたって詳細にシミュレートし、その構成を分析することが可能になりました。これにより、研究に予想外のアイデアや斬新な方向性が生まれることがよくあります。例えば、このプロトコルで使用されるものと同様のシミュレーションは、その構成¹¹に基づいてネットワークの収縮性を予測できる、エンベロープの裏側計算につながった。

数値法は工学や物理科学のいたるところにあり、生物学での使用は増えています。今日、事実上すべての技術的なwhatchamacallit(時計、電話、車、コンピューター)は最初にコンピューター上で考案され、これを行うための強力なソフトウェアが存在します。細胞骨格系が十分に特徴付けられており、適切なレベルの記述が決定されていると仮定すると、シミュレーションを行う前にいくつかの問題を解決する必要があります。最も単純な問題の場合、最も適切な行動ルートは、「ゼロからコーディングして」シミュレーションを作成すること、つまり、汎用プログラミング言語やMATLABなどの数学プラットフォームから始めることかもしれません。これには、コードの作成者が実装された内容について詳細な知識を持ち、ソフトウェアがどのように機能するかを正確に知っているという利点があります。しかし、このルートにはリスクがないわけではなく、博士課程の学生が科学的な問題に取り組むのではなく、作業時間のほとんどをコードの作成に費やすのを目撃することは珍しくありません。

別の方法は、他の人が考案したソフトウェアを使用することですが、これにもリスクがないわけではありません。大きなソースコードは、侵入不可能なブラックボックスの特徴を自発的に獲得する傾向がありますが、それを防ぐための作者の最も立派な努力にもかかわらずです。ブラックボックスを使用することは、科学者の夢ではないことは確かです。また、ソースコードが大きくなると負担になる可能性があり、既存のコードベースを変更して何か違うことをさせるよりも、ゼロから始める方が早いかもしれません。この問題を軽減するために、いつでもソフトウェアの作者に協力を求めることができますが、これでは十分ではないかもしれません。多くの場合、ソフトウェアの作成者とそれを使用したい人々との間には科学文化の違いがあり、これは多くの暗黙の仮定を明確にする必要があることを意味します。コードをオープンソースにすることで、より多くの人々がソフトウェアの開発に関与し、そのドキュメントを維持することで、その品質が向上することが期待されます。これらはすべて、投資を行う前に適切に考慮しなければならない重要な問題です。それでも、長期的に進歩する唯一の方法は、共通の科学的関心を持つ広範なコミュニティによって使用され、維持される堅実なソフトウェアソリューションを促進することです。

このプロトコルはCytosimを使用していますが、AFINES¹²、MEDYAN¹³、CyLaKS¹⁴、aLENS¹⁵、AKYT¹⁶など、同じシステムをシミュレートできる可能性のある他のオープンソースツールもあります。残念ながら、これらのプロジェクトの比較はこの記事の範囲を超えています。ここでは、収縮性 2D アクトミオシン ネットワークをシミュレートするための手順を順を追って説明します。このシステムはシンプルで、Cytosimの確立された能力を利用しています。Cytosimは、2Dまたは3Dでシミュレーションを実行できるクロスプラットフォームのコアエンジンを中心に構築されています。モジュラーコードベースを備えているため、特定のタスクを実行するために簡単にカスタマイズできます。Cytosimは、3Dでも同様に安定しており、過去には微小管およびアクチンフィラメントが関与するさまざまな問題を調査するために成功裏に使用されてきた:微小管の2つのアスター^の会合17、細胞内の核の動き^18,19、エンドサイトーシス⁶、サイトカインシス²⁰、有糸分裂紡錘体^の形成21、有糸分裂紡錘体²²の動き、 染色体²³の捕捉、アクトミオシンネットワーク^11,24の収縮、および血小板²⁵の微小管リングのメカニズム、およびこれらのプロジェクトのために開発された能力は、コードで維持されている。ここで説明するワークフローは、他の多くの問題にも適用できます。Unix コマンドラインを使用しますが、これは一部の読者には馴染みがないかもしれません。ただし、コマンドラインを使用することは、シミュレーションの実行プロセスを自動化するための最も移植性が高く便利な方法です。統合されたグラフィカル・ユーザー・インターフェースは、ソフトウェアへの簡単で直感的なアクセスを提供することを目的としていますが、これには多くの場合、一般性が犠牲になります。この記事の目的は、他の問題に簡単に変更または適応できるアプローチを説明することです。コマンドの意味を説明するための注が用意されています。

アクトミオシンネットワークをシミュレートするために、フィラメントは配向線としてモデル化され、その長さに沿って分布した頂点で表されます(図1)。これは、ポリマー物理学で一般的な中級レベルの記述であり、フィラメントの真の3D特性を無視しますが、曲げを計算することができます。フィラメントは、アクチンと微小管の両方の現象学をカバーするさまざまなモデルに従って、その末端で成長および縮小する可能性があります。細胞内では、フィラメントは主に、他のフィラメントへの付着や単に細胞内に閉じ込められるなど、その動きを制限する相互作用によって組織化されます。Cytosimでは、そのような相互作用はすべて線形化され、大きなマトリックス²⁶に結合されます。すべてのフィラメント頂点の運動を記述する方程式は、この行列から導出され、ブラウン運動を表す粘性媒体とランダム変動項を仮定します。これらの方程式は、フィラメントの運動とそれらに作用するすべての力を自己無撞着かつ効率的な方法で得るために数値的に解かれる²⁶。この機械式エンジンに重ね合わせて、分子モーターの付着と分離、フィラメントの組み立てダイナミクスなどの離散的なイベントをシミュレートする確率的エンジンがあります。要約すると、Cytosimは、まずシミュレートされたダイナミクスを使用して、任意の方法で接続されたフィラメントのネットワークの仕組みを計算し、次に、フィラメントを結合または影響を与えるタンパク質の結合、結合解除、および拡散をシミュレートする確率的方法を使用します。

ここに示すワークフローは、Cytosimを使用して最初にシステムを探索するために頻繁に行われました。多くの潜在的なユーザーにとって重要なステップは、ソフトウェアコンポーネントのインストールである可能性があります。ソフトウェアをソースコードとして配布することは、Open Scienceの義務を果たしますが、ソフトウェアの開発者はプログラムをテストするための限られたアーキテクチャプールにしかアクセスできないため、エラーが発生しやすくなります。オペレーティングシステムが異なるため、コンパイルが失敗する可能性があります。ここで説明する手順は、コンピューター システムとソース コードが進化するにつれて時代遅れになる可能性があります。したがって、オンラインで最新の手順を定期的に確認することが不可欠です。問題が発生した場合は、ユーザーが関連するフィードバックチャネル(現在はGitlabのCytosimのホームページ)に投稿して報告し、問題を解決することを強くお勧めします。

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プロトコル

注:プロトコルは、Windows 10、MacOS、およびLinuxのプラットフォームの準備の手順で構成されています。Cytosimのインストール。シミュレーションとテストランの設定、およびグラフィカル表示。パラメータを変化させる複数の実行:ネットワーク内の架橋剤の数。架橋剤の数によって収縮性がどのように影響を受けるかを示すグラフを生成する。並列実行。ランダムサンプリング。「>」に続くすべてのテキストは、ターミナルウィンドウにそのまま入力するコマンドです。「>」はターミナルプロンプトを表し、含めないでくださいが、他のすべての文字は重要です。

1. プラットフォームの準備

注意: OS(MacOS、Windows 10、またはLinux)に応じて、手順1.1、手順1.2、または手順1.3に従います。

1. 準備(MacOS)
   1. ターミナル(アプリケーション/ユーティリティ内)を開いて Xcodeコマンドラインツール をインストールし、次のように入力します。
      GT;xcode-select --install
   2. Cytosimのコードを表示または編集するには、Apple App Store(https://apps.apple.com/us/app/Xcode/id497799835?mt=12)から Xcode をインストールしてください。
      注:Xcodeの組み込みエディタは完全に適しています。TextMate などの他のコード指向のエディターも機能します。TextMateを使用するには、https://macromates.com からダウンロードして指示に従ってください。
2. 事前準備 (Windows)
   注:Windows 10以降の場合、Cytosimは、以下で説明するように、「Windows Subsystem for Linux」(WSL)を使用して実行できます。古いバージョンの代替手段は Cygwin ですが、ここでは手順は提供されていません。
   1. WSL 2 の要件を満たすようにコンピューターのオペレーティング システムを更新します: Windows 10 バージョン 1903 以降 (ビルド 18362 以降 (x64 システムの場合)、バージョン 2004 以降 (ビルド 19041 以降) (ARM64 システムの場合)。以降のバージョン更新については、https://docs.microsoft.com/en-us/windows/release-health/release-information を確認してください。
   2. タスク バーの検索ボックスに「 Windows の機能を有効または無効にする 」と入力します。() 仮想マシン プラットフォームと () Windows Subsystem for Linux を手動で有効にします。 [OK ]をクリックして、Windows を再起動します 。
   3. Windows Microsoft Store にアクセスし、 Ubuntuを検索します。現在のリリースをダウンロードしてインストールします(2022年3月現在のUbuntu 20.04 LTS)
   4. [ 起動 ]をクリックして、Ubuntuターミナルを起動します。最新の WSL2 Linux カーネルのダウンロードを求められた場合は、表示される指示に従って続行します。アップデートをインストールし、Ubuntuを再起動します。
   5. ターミナルの指示に従って、 新しいUNIXユーザー名を入力し 、パスワードを設定します。ユーザーアカウントを設定したら、Windowsタスクバーの検索ボックスからUbuntuを起動します。コマンドウィンドウからホームディレクトリ(別名「.」)を開きます。
      > explorer.exe。
   6. WSL 互換の X-Window サーバー ( Xming: https://sourceforge.net/projects/xming/ など) をインストールします。
   7. X-Windowサーバーを起動し、XmingアイコンをダブルクリックしてXmingを起動します。[複数のウィンドウ] を選択します。その後、Ubuntuターミナルを開き、手順1.3(Linux)に従います。
3. 準備(Linux)
   注: これらの手順は、APT パッケージ マネージャーを使用する Linux ディストリビューションに適しています。これらのコマンドは、Red Hat Linux など、異なるパッケージ・マネージャーを使用するディストリビューション用に変更する必要があります。この場合、Linuxディストリビューションの指示に従って、同じパッケージをインストールします。
   1. Linuxシステムを更新します。
      sudo apt-get update >
      > sudo apt-get アップグレード
   2. C ++コンパイラとGNUのmake％(https://www.gnu.org/software/make)をインストールします。
      sudo apt-get build-essentialをインストールする>
   3. BLAS/LAPACK ライブラリのインストール (http://www.netlib.org/lapack):
      > sudo apt-get libblas-dev liblapack-dev をインストールする
   4. OpenGL開発者ライブラリとヘッダーファイル(https://www.mesa3d.org)をインストールします。
      > sudo apt-get mesa-common-dev をインストールする
   5. GLEW ライブラリ (http://glew.sourceforge.net) をインストールします。
      > sudo apt-get libglew-devをインストールする
   6. freeGLUTライブラリ(http://freeglut.sourceforge.net)をインストールします。
      > sudo apt-get freeglut3-dev をインストールする
   7. GIT バージョン管理システム (https://git-scm.com) をインストールします。
      > sudo apt-get git をインストールする
   8. X11 テストプログラム (xeyes、xclock、xcalc など) をインストールします。
      > sudo apt-get x11-appsをインストールする
   9. 環境変数DISPLAYを調整します。
      >エクスポート DISPLAY=:0
      1. X11 ウィンドウを開いてみます。
         > xeyes
      2. これが機能する場合は、手順2に進みます。 エラーがディスプレイを開くのに失敗した場合は、別の DISPLAY 値を試してください。
      3. WSL2 マシンの IP アドレスを見つけます。
         > cat /etc/resolv.conf
      4. 「nameserver 10.16.0.7」などのIP番号が表示される場合は、以下のX.X.X.Xの代わりにこのIP番号を使用してください。
         > エクスポート表示= X.X.X.X:0
         > xeyes
      5. これが機能する場合は、手順2に進みます。"play" が "ディスプレイを開く" のに失敗した場合は、"xterm" ウィンドウ内から実行してみてください。
         > sudo apt xtermをインストールする
         > xterm -display :0
      6. 開いた新しいウィンドウで、次のように入力します。
         > xeyes

2. Cytosimのインストール

注: これらの手順は、MacOS、WSL、Linux のどの OS でも同様です。次のセクションでは、ターミナルでコマンドを発行し、「現在の作業ディレクトリ」をシミュレーションがコンパイルされたディレクトリに設定する必要があります。このディレクトリは 、ベースディレクトリと呼ばれます。あるいは、必要に応じてファイルをコピーすれば、すべてを別のディレクトリで行うことができます。コマンドラインに慣れていない場合は、https://www.learnenough.com/command-line-tutorial や https://learnpythonthehardway.org/book/appendixa.html などのチュートリアルに従うことを検討してください。

1. Cytosimのソースコードのダウンロード:
   > git クローン https://gitlab.com/f-nedelec/cytosim.git cytosim
   注:コードをダウンロードするためにGitlabアカウントは必要ありません。これにより、現在のディレクトリに新しいサブディレクトリ「cytosim」が作成されます。
2. コンパイル：
   > cd サイトシム
   > 作る
   1. 次のコマンドを実行して、サブディレクタの "bin" に 3 つのファイルが作成されていることを確認します。
      > ls ビン
   2. ステップ 2.2.1 が失敗した場合は、cmake (https://cmake.org) をインストールしてコンパイルする別の方法を試してください。
      > mkdir b
      > CD B
      > cmake ..
      > 作る
      > cd ..
3. 実行可能ファイルを確認します。
   >ビン/ SIM情報
   >ビン/プレイ情報
   1. 両方の実行可能ファイルが 2D シミュレーションを実行するようにコンパイルされていることを確認します。上記の "info" クエリの次の出力を探します。
      ディメンション: 2 周期: 1 精度: 8 バイト
   2. そうでない場合は、ファイル「src/math/dim.h」を変更し(開き、DIMを2に変更するために編集し、保存)、Cytosimを再コンパイルします。
      >きれいにする
      > 作る
4. テストラン
   1. 次の 3 つの実行可能ファイルをコピーします。
      > CPビン/SIMシム
      > CPビン/プレイプレイ
      > CP ビン/レポート レポート
   2. 新しいディレクトリを作成します。
      > mkdir run
   3. 標準設定ファイルをコピーして名前を変更します。
      > cp cym/fiber.cym run/config.cym
   4. シミュレーションを開始します。
      > CD ラン
      > ../sim
   5. シミュレーションの結果を視覚化します。
      > ../遊ぶ
      1. スペースバーを押すと、アニメーション化されます。キーボードショートカットのヘルプについては 、h を押します。
      2. プログラムを終了するには、MacOSで -QまたはCTRL-Qを試すか、メニューから [終了 ]を選択します。最後の手段として、「play」が開始されたターミナルウィンドウでCTRL-Cを入力します。
   6. ライブ モードで実行します。
      > ../ライブで遊ぶ

3. シミュレーションの構成

1. コード指向のテキストエディタ(TextMate、SublimeTextなど)がまだ利用可能でない場合は、インストールします。
   エディタを開き、手順2.4.2で作成した「run」ディレクトリにあるファイル「config.cym」を開きます。設定ファイル (fiber.cym) (補足ファイル 1) のコピーである設定ファイルのさまざまなセクションについて理解しておいてください。
   注:Cytosimは通常、「.cym」で終わる設定ファイルを1つだけ読み取ります。すべての変更はここで「config.cym」に加えられます。パラメータのリストについては、 補足表 S1 を参照してください。
2. シミュレーションを変更するには、"config.cym" に次の変更を加えます。
   半径=5 →半径=3
   新しい1フィラメント → 新しい100フィラメント
3. ファイル名や場所を変更せずにファイルを保存します(「config.cym」を上書きします)。ターミナル ウィンドウに切り替えて、シミュレーションが期待どおりに変更されることを確認します。
   > ../ライブで遊ぶ
   注:円の半径はマイクロメートル(μm)で指定され、Cytosimのすべての距離も指定されます。Cytosimは、マイクロメートル、ピコニュートン、および秒から導出される、細胞のスケールに適応した単位のシステムに従います。
4. 「ファイバーフィラメントの設定」の段落で、次の変更を加えます。
   剛性=20 →剛性=0.1
   セグメンテーション= 0.5 →セグメンテーション= 0.2
   confine=内側、200、セル→ confine=内側、10、セル
   「新しいフィラメント」の段落で、次のように変更します。
   長さ=12 →長さ=2
   シミュレーションにかかる時間を短縮するには、以下を変更します。
   5000 システムの実行 → 1000 システム
   注意: これにより、フィラメントの特性が調整されます。「set」の段落はフィラメントの永続的な特性を定義しますが、「new」のパラメータは通常初期条件です。曲げ剛性はpN μm²で規定されています。セグメンテーションは、フィラメントをマイクロメートル(μm)で表す頂点間のおおよその距離です。フィラメントの柔軟性を高めるには、フィラメントを減らす必要があります。最後の変更により、「セル」エッジに関連する閉じ込め電位の剛性(pN/μm)が低下します。「新しい」段落で宣言されている長さ(2μm)はフィラメントの初期の長さであり、このモデルではフィラメントは動的ではないため、フィラメントの長さは変更されません。設定ファイルに署名するには、最初の行を編集することをお勧めします。
   % あなたの名前、日付、場所
   1. 設定ファイルの有効性を確認します(手順3.3を繰り返します)。
5. パッシブ コネクタを作成します。
   1. 「config.cym」の「new」および「run」コマンドの行の前に新しい段落を追加して、フィラメントへの親和性を持つ分子活性を定義します。
      セットハンドバインダー{
      binding_rate = 10
      binding_range = 0.01
      unbinding_rate = 0.2
      }
   2. 二汎性エンティティを定義するには、すぐ下に別の段落を追加します。
      カップルクロスリンカーを設定します{
      hand1 = バインダー
      hand2 = バインダー
      剛性 = 100
      拡散 = 10
      }
   3. 前の段落の後、"run"コマンドの前に"new"コマンドを追加します。
      新しい1000架橋剤
      注:Cytosimでは、速度は^s-1の単位で指定され、範囲はマイクロメートル(μm)で指定されます。剛性は、ピコニュートン/マイクロメートル(pN/μm)の単位と、拡散係数(マイクロメートル/秒の2乗/秒)で指定されます。設定ファイル内のコマンドの順序は重要であり、これらの段落は「run」コマンドの前に置かなければならず、そうしないと効果的になりません。Cytosimのオブジェクトについてさらに学ぶには、ベースディレクトリdoc/tutorials/のサブフォルダ「doc」にある「tuto_introduction.md」のチュートリアルに従ってください。
6. 二機能モーターを作成します。
   1. 新しい段落を "config.cym" に追加し、"new" と "run" コマンドの行の前に追加します。
      ハンドモーターをセット{
      binding_rate = 10
      binding_range = 0.01
      unbinding_rate = 0.2
      アクティビティ = 移動
      unloaded_speed = 1
      stall_force = 3
      }
   2. 前の段落に続いて、別の段落を追加します。
      カップルコンプレックスを設定します{
      hand1 = モーター
      hand2 = モーター
      剛性 = 100
      拡散 = 10
      ​}
   3. 前の段落の後、"run"コマンドの前に"new"コマンドを追加します。
      ニュー200コンプレックス
      注:「アクティビティ=移動」は、フィラメント上を連続的に移動するモーターを指定します。モーターは、無負荷速度(μm/s)とストール力(ピコニュートン)によって特徴付けられる線形の力-速度曲線(図1)に従います。各時間ステップ τ で、 距離 v × τ だけ移動します。「activity = none」を使用すると、動かない分子が指定され、これがデフォルトのアクティビティであるため、単に「activity」を完全に省略できます。他の活動も可能であり、例えば、「活動=歩行」は、フィラメントに沿って離散的なステップを持つモーターを指定することになる。「unloaded_speed」は、プラスエンド指向性モーターにとって正です。負の値を指定すると、モーターはマイナス端に向かって移動します。これについては、Cytosimの最初のチュートリアルで詳しく説明しています(ステップ3.5.2のリンクを参照)。
7. ファイルを保存します。
   シミュレーションを確認します。
   > ../ライブで遊ぶ
   シミュレーションを実行します。
   > ../sim
   結果を視覚化します。
   > ../遊ぶ
   最終的な設定ファイルをベースディレクトリにコピーします。
   > cp config.cym ../config.cym
   注: 最終的なファイルは、 補足ファイル 2 ("jove.cym") と類似している必要があります。このシミュレーションの計算にどれだけの時間が必要だったかに注目してください。次のセクションでは、この時間に、パラメータが変化するグラフを生成するために行われたシミュレーションの数を掛けます。

4. パラメータスイープ

注:このセクションでは、ネットワーク内の架橋剤の数を体系的に変化させます。

1. Pythonスクリプトをインポートします。
   1. ベースディレクトリ内にサブディレクトリ "byn" を作成します。
      > MKDIR ビン
   2. 標準の Cytosim ディストリビューションから 3 つのスクリプトをコピーします。
      > cp python / run / preconfig.py byn / preconfigの
      > cp python/look/scan.py byn/.
      > cp python/look/make_page.py byn/.
      注:安全のため、これらのファイルのコピーは、この記事と一緒に 補足ファイル3、補足ファイル4、 および補足ファイル5 として提供されています。
2. ファイルを実行可能にします。
   > chmod + x byn / preconfig
   > chmod +x BYN/scan.py
   > chmod +x BYNの/make_page.py
   1. スクリプトが正しく実行されていることを確認します。
      > byn/preconfig ヘルプ
      > byn/scan.py ヘルプ
      > BYN/make_page.py ヘルプ
      注: これにより、各コマンドの使用方法の説明が印刷されます。PATH 変数を変更して、スクリプトをより簡単に呼び出すことができます。https://en.wikipedia.org/wiki/PATH_(変数)を参照してください。
   2. トラブルシューティング
      1. エラーが「コマンドが見つかりません」の場合は、指定されたパスを確認します。これは、ファイルの場所に対応している必要があります。OS が python2 を提供していないために別の種類のエラーがある場合は、3 つの .py ファイルを編集し、各ファイルの最初の行である shebang を変更します (単に "3" を追加します)。
         #!/usr/bin/env python → #!/usr/bin/env python3
3. 設定ファイルをコピーして「テンプレート」にします(補足ファイル6)。
   > cp config.cym config.cym.tpl
4. テンプレート設定ファイルを編集します。コード エディターで、ベース ディレクトリにある "config.cym.tpl" ファイルを開きます。1 行を変更して、可変テキスト要素を導入します。
   新しい 1000 架橋剤 → 新しい [[range(0,4000,100)]] 架橋剤
   注: Preconfig は、二重括弧で囲まれたコードを認識し、このコードを Python で実行して取得した値に置き換えます。Python では、"range(X,Y,S)" は X から Y までの整数を S の増分で指定します。この場合 [0, 100, 200, 300, ...シミュレーションに追加される架橋剤の数を変更することを目的としています。
5. テンプレートから設定ファイルを生成します。
   > byn/preconfig run%04i/config.cym config.cym.tpl
   注: これにより、"range(0,4000,100)" で指定された値ごとに 1 つずつ、合計 40 個のファイルが作成されます。Preconfigで生成するファイルの名前は、run%04i/config.cymで指定します。この特定のコードを使用すると、Preconfig は "run0000/config.cym"、"run0001/config.cym" などを生成します。実際には「run0000」や「run0001」などのディレクトリを作成し、それぞれに「config.cym」というファイルを作成します。詳細については、Preconfigのヘルプを確認してください(「byn / preconfigヘルプ」を実行してください)。エラーが発生した場合は、コマンドが正確に入力されていることを確認してください。すべてのキャラクターが重要です。
6. すべてのシミュレーションを順番に実行します。
   > byn/scan.py '../sim' を実行します????
   注: プログラム「scan.py」は、指定されたディレクトリのリストにある引用符で囲まれたコマンドを実行します。この場合、このディレクトリの一覧は "run????" で指定されます。疑問符は、任意の 1 文字に一致するワイルドカードです。したがって、「run????」は、「run」で始まり、その後に正確に4文字が続く任意の名前に一致します。あるいは、"*" は任意の文字列と一致するため、"run*" を使用して同じリストを生成することもできます。
   1. 問題が発生した場合は、新しいターミナルウィンドウからこのコマンドを実行して、手順4.5で作成したすべてのディレクトリに対して「sim」を順番に実行します。プロセスが完了するまで約30分待ちますが、これはコンピューターの容量に大きく依存します。「config.cym」を編集して、要求される計算量を減らします。
      1000 システムの実行 → 500 システム
7. いくつかのシミュレーションを視覚化します。
   > ./play run0010
   > ./play run0020
8. すべてのシミュレーションの画像を生成します。
   > byn/scan.py '../play image size=256 frame=10' run????
9. HTML サマリーページを生成します。
   > byn/make_page.py tile=5 run????
   1. 「page.html」をWebブラウザで開きます。

5. グラフを作る

注:このセクションでは、パラメータスイープの結果からプロットが作成されます。

1. レポートの実行可能ファイルを確認します。
   > CD ラン
   > ../report network:サイズ
   注:軌道の各フレームについて、これにより「ポリマー」と「表面」に対応するいくつかのコメントと2つの数字が印刷されます。ネットワークの「surface」(最後の列)のみが使用されます。
   1. 具体的には、以下を使用して情報を 1 つのフレームに制限します。
      > ../report network:サイズ frame=10
   2. コメントを削除して、出力の処理を容易にします。
      > ../report network:size frame=10 verbose=0
   3. 最後に、Unix パイプ機能 (">") を使用して出力をファイルにリダイレクトします。
      > ../report network:size frame=10 verbose=0 > net.txt
   4. 確認のために、ファイルの内容をターミナルに印刷します。
      >猫net.txt
      注: これにより、2 つの数字が印刷されます。2 つ目は、10 フレーム目のネットワークで覆われたサーフェスです。すべての「run」ディレクトリで同じ操作を実行するには、ディレクトリを変更します。
      > cd ..
2. 各 simulation サブディレクトリにレポートを生成します。
   > byn/scan.py '../report network:size frame=10 verbose=0 > net.txt' run????
   注: ここでも、scan.py は "run????" で指定されたすべてのディレクトリで引用符で囲まれたコマンドを実行します。このコマンドは、ステップ 5.1 で最後に試行されたコマンドです。これにより、すべてのディレクトリに "net.txt" というファイルが生成されます ("ls run????" を試してください)。
3. 次の数値を調べてください。
   > BYN/scan.py「Cat net.txt」ラン????
   1. 「+」オプションを追加して、ディレクトリの名前とコマンドの出力を連結します。
      > BYN/scan.py + 「Cat net.txt」ラン????
4. 次の番号をファイルに集めます。
   > BYN/scan.py + 「Cat net.txt」ラン????> results.txt
5. 数字以外の繰り返しテキストを削除して、ファイル「results.txt」をクリーンアップします。コードエディタで「result.txt」を開き、「テキストの置換」を使用してすべての「run」文字列を削除します。3文字のみを削除し、数字を保持します。"run0000" は "0000" になります。
   注: これにより、3 つの列に整理された番号のみのファイルが残ります。
6. "result.txt"のデータから 収縮性プロット を生成します。任意の方法を使用して、X に列 1、Y に列 3 を使用してプロットを生成し、X 軸に number of crosslinkers/100 というラベルを付けます。Y 軸を表面 (マイクロメートル^2) としてラベル付けします。
7. すべてのシミュレーションを別のディレクトリに保存します。
   > mkdir save1
   > MVラン????セーブ1

6. グラフ作成の代替方法

1. run コマンドの終了 "}" の後の新しい行に "config.cym.tpl" の末尾に report コマンドを追加します。
   report network:size net.txt { verbose = 0 }
2. 設定ファイルを生成します。
   > byn/preconfig run%04i/config.cym config.cym.tpl
3. すべてのシミュレーションを並列スレッドを使用して実行します。
   > byn/scan.py '../sim' を実行します????njobs=4
   1. ジョブの数を調整します (njobs = 4) 、コンピューターの容量に応じて。CPU リソースの使用状況を、たとえば MacOS のアクティビティ モニター アプリによって監視します。
4. データを収集します。
   > BYN/scan.py + 「Cat net.txt」ラン????> results.txt
5. ステップ 5.5 と 5.6 と同じようにプロットを作成します。
6. 以前のすべての実行を別のディレクトリに保存します。
   > mkdir save2
   > MVラン????セーブ2

7.ランダムサンプリングを使用したプロットの改善

注:ここでは、Pythonの「random」モジュールのジェネレータ関数を使用して変数をサンプリングします。

1. コードエディタで、ベースディレクトリにあるテンプレート設定ファイル「config.cym.tpl」を開きます。「新しい架橋剤」の直前に 2 行を追加します。
   [[num = int(random.uniform(0,4000))]]です。
   %[[数値]] xリンカ
   また、この変数を使用するように "new" コマンドを変更します。
   新しい [[range(0,4000,100)]] 架橋剤 → 新しい [[num]] 架橋剤
   注:最初の行は、確率変数「num」を作成します。2 行目はパラメータ値を出力します。「%」文字は、Cytosimに行をスキップするように指示するため、重要です。まもなく "xlinkers" は認識可能なタグとして機能し、各ファイルに一度だけ出現する必要があります。
   1. 「config.cym.tpl」の最後に、レポートの指示があることを確認します。
      report network:size net.txt { verbose = 0 }
2. 設定ファイルを生成します。
   > byn/preconfig run%04i/config.cym 42 config.cym.tpl
   注: これにより 42 個のファイルが生成されます。この数は、コンピューターの速度が十分であれば増やすことができます。ランダムに生成された値は、Unixツール「grep」を使用してファイルを検索することで確認できます。
   grep xlinkers >実行されます????/config.cym
3. すべてのシミュレーションを並行して実行します。
   > byn/scan.py '../sim' を実行します????njobs=4
   メモ: ジョブの数は、コンピュータの容量に合わせて調整します。最良の結果を得るには、変数 "njobs" をコンピューターのコア数と等しく設定する必要があります。
4. 1 つのコマンドを使用してデータを収集します。
   > byn/scan.py + 'grep xlinkers config.cym;ネコnet.txtラン????> results.txt
   注: scan.py の "+" オプションは、コマンドのすべての出力を 1 行に連結します。この場合、コマンドは実際には半列 (";") で区切られた 2 つのコマンドで構成されます。データ収集は、Pythonスクリプトを使用して常に自動化できます。
5. ファイルをクリーンアップします。コードエディタで「result.txt」を開きます。1 つのシミュレーションに対応するすべてのデータが 1 行に含まれるようにするには、文字列 "xlinkers" のすべての出現箇所を削除し、各行の先頭にある "%" 文字を削除します。最後に、「result.txt」を保存します。これは、数値の 3 列にきちんと整理されているはずです。
6. 手順 5.6 を繰り返してデータをプロットするグラフを作成しますが、X 軸には架橋剤の数というラベルを付けます
7. データセットを新しいサブディレクトリに保存します。
   >mkdir セット1
   > MVラン????set1/です。
   > MV results.txtセット1/.
8. 手順 7.2 から 7.6 を繰り返して別のデータセットを計算し、次に手順 7.8 を繰り返して、3 つのコマンドすべてで "set1" を "set2" に置き換えます。
9. 結合プロットを作成します。
   1. 2 つのデータファイルを連結します。
      >猫セット?/results.txt > results.txt
      注: 新しい "result.txt" は大きくする必要があります。
   2. データをプロットして、ステップ7.7で説明したように、結合されたグラフを作成します。

8. 完全に自動化されたパイプライン

注: この部分では、手動による介入が必要なすべての操作がコマンドに置き換えられます。これが完了すると、すべてのステップを自動的に実行する単一のスクリプトを書くことが可能になります。このスクリプトは、コンピューティング ファームなどのリモート コンピューターで実行できます。

1. Unix の "sed" コマンドを使用して、手順 7.6 を置き換えて results.txt ファイルを "クリーンアップ" します。
   1. 行の先頭にある "%" を削除します。
      > sed -e 's/%//g' results.txt > tmp.txt
   2. 「xlinkers」を削除します。
      > sed -e 's/xlinkers//g' tmp.txt > results.txt
2. すべてのコマンドを正しい順序で連続して呼び出すスクリプトを記述します。
   1. bash または Python の異なる言語を使用します。
   2. ファイル "pipeline.bash" を作成し、パイプラインの実行に必要なすべてのコマンドをコピーします。
   3. スクリプトを実行します。
      bash pipeline.bash >
3. 自動プロット スクリプトを使用します。
   注:すべての手動介入を削除すると便利な場合があります。データファイルから直接PDFプロットを生成するためのツールは、gnuplot(http://www.gnuplot.info)、PyX(https://pyx-project.org)、Seplot(https://pypi.org/project/seplot/)など、数多く存在します。

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結果

セクション 2 では、"make" を使用して Cytosim をコンパイルすると、sim、play、report がサブディレクトリ "bin" に生成されるはずです。手順 2.3 (「sim info」) の出力には、特に "Dimension: 2" と表示されているはずです。セクション 3 では、設定ファイルは jove.cym に類似しており、 補足ファイル 1 として提供されています。セクション4では、ステッ?...

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ディスカッション

この記事で概説する方法は、説明されているプロトコル全体でさまざまな方法で使用された 3 つの小さく独立した Python プログラムに依存しています。最初のスクリプト の事前構成 は、カスタムPythonスクリプト²⁷を書く必要性を置き換えることができる汎用性の高いツールです。これは、1 つのテンプレートファイルから複数の設定ファイル?...

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資料

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