視覚的なシミュレーションの枠組みに基づく生物のパターン形成の自動化数値シミュレーション

Mingzhu Sun;...;Xin Zhao(2017.2, PLOS ONE)[Automated numerical simulation of biological pattern formation based on visual feedback simulation framework]

理由

反応拡散系の勉強

概要

生物のパターン形成における生命現象は実に多様かつ魅力的である。反応拡散偏微分方程式を用いる数理モデリングは、パターン形成のメカニズムを研究するために用いられる。しかしながら、モデルのパラメーター選択は難しく、また時間がかかる。この論文では、基本的なフィードバック制御に基づいて、自動的に数理モデルのパラメーターを計算するために視覚的フィードバックシミュレーションの枠組みを提案する。このシミュレーションの枠組みでは、結果が視覚化され、画像の特徴がシステムのフィードバックとして抽出される。それから、シミュレーションの画像特徴と目的の生物パターンを比較することで、未知のモデルパラメータ－を獲得する。2つの典型的な応用を考え、視覚的なフィードバックシミュレーションの枠組みは、血管間葉系細胞と肺発生のパターン形成シミュレーションを満たすように応用できた。このシミュレーションの枠組みでは、血管間葉系細胞のスポット、縞、迷路パターン、肺の分岐の通常パターンと横への分岐の無いパターンが有限回の繰り返しによって得られた。このシミュレーション結果によって、特にシミュレーションのパラメーター感受性が高い場合に、シミュレーションの目的を簡単に得られる。さらに、このシミュレーションの枠組みは他の種類の生物パターン形成にも拡張可能である。

雑記

フリーなら是非使わせてほしいんだけどな(パラメータ－推定を2年間かけて自力でやってる顔)