University of Adelaide Mathematiker haben ein Verfahren zur Identifizierung , wie Zellcluster wurden durch Analysieren eines Bildes des Clusters gebildet erdacht .
Veröffentlicht im Journal of Theoretical Biology , ihre mathematischen Modellierungswerkzeug nützlich bei Biologen und Gewebe -Ingenieure sein, in Richtung wachsenden menschlichen Gewebe wie Leber im Labor zu bewegen.
" Wenn ein Gewebe oder Organ entwickelt , haben die Zellen , sich in die richtige Struktur zu organisieren ", sagt Dr. Edward Green , Forscher in School of Mathematical Sciences der Universität. "Das Selbstorganisationsprozess ist wichtig, in der regenerativen Medizin , wo Wissenschaftler versuchen, Gewebe im Labor wachsen. Die richtige Struktur ist der Schlüssel zur Sicherstellung der Gewebe lebensfähig und funktionsfähig ist.
" Wir wissen, dass die Steuerung der Organisationsprozess ist sehr komplex, und es ist immer noch nicht gut verstanden , deshalb verwenden wir die Modellierung , einfache Beispiele wie Clusterbildung zu erkunden Wir haben uns im Wesentlichen zwei Möglichkeiten zur Herstellung von Zellclustern - . Durch Anziehung durch chemische und andere Signale und durch Proliferation ( Teilung Zellen ) .
"Die Idee hinter unserer Forschung ist , dass für einen bestimmten Zelltyp , wenn Sie versuchen, um Zellen auf eine bestimmte Weise zu organisieren sind , zu wissen, wie sie sich verhalten müssen . Wir zeigen, wie Sie vielleicht in der Lage , dies mit einer Kombination analysieren von Modellen und Bildanalyse. "
Das Papier stellt ein quantitatives Maß für die Muster der Cluster aus einem Bild , wodurch eine Statistik mit der Bezeichnung " Paarkorrelationsfunktion ", die die Beziehung zwischen den Zellen zeigt .
"Die beiden Clustermechanismenproduzieren verschiedene Muster . In einigen Fällen können Sie die Unterschiede einfach, indem man vor Ort , aber die Paarkorrelationsfunktion ermöglicht es Ihnen, sie zu unterscheiden , auch wenn Sie keine offensichtlichen Unterschiede zwischen den Bildern von Auge nicht sehen kann ", sagt Dr. Green.
Sie bestätigt ihre mathematischen Modells experimentell unter Verwendung von Zellen mit bekannten Clustering -Mechanismen in Zusammenarbeit mit der Queensland University of Technology.
"Unser Werkzeug gibt ein grundlegendes Verständnis des Prozesses in Clustering ", sagt Co-Autor Dr. Ben Binder , Dozent an der School of Mathematical Sciences . "Es wird bei der Beurteilung , welche Faktoren können verwendet werden, um den Prozess der wachsenden Zellen verstärken können.
"Nächste Schritte werden Fütterung experimentellen Daten wieder in das Modell, um biologische Prozesse zu simulieren. Stattdessen laufen langwierige und teure Experimente , können wir auf die möglichen Auswirkungen der verschiedenen Faktoren über den Computer zu suchen. "