Relação entre o volume da célula e dinâmica do ciclo celular em mamíferos

Magno, Alessandra Cristina Gomes

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Clase:	Dissertação
Título :	Relação entre o volume da célula e dinâmica do ciclo celular em mamíferos
Autor(es):	Magno, Alessandra Cristina Gomes
Orientador:	Oliveira, Itamar Leite de
Miembros Examinadores:	Arbex, Wagner Antonio
Miembros Examinadores:	Fernandes, Sandro Roberto
Resumo:	O objetivo principal deste trabalho é adicionar e analisar uma equação que repre senta o volume no modelo dinâmico do ciclo celular de mamíferos proposto por Gérard e Goldbeter (2011). A divisão celular ocorre quando o complexo ciclinaB/Cdk1(quínase dependente de ciclina) é totalmente degradado atingindo um valor mínimo. Neste ponto, a célula é divida em duas novas células ﬁlhas e cada uma irá conter a metade do conteúdo citoplasmático da célula mãe. As equações do modelo de base são válidas apenas se o volume celular, onde as reações ocorrem, é constante. Quando o volume celular não é constante, isto é, a taxa de variação do volume em relação ao tempo é explicitamente levada em consideração no modelo matemático, então as equações do modelo original não são mais válidas. Portanto, todas as equações foram modiﬁcadas a partir do princípio de conservação das massas para considerar um volume que varia ao longo do tempo. Por meio desta abordagem, o volume celular afeta todas as variáveis do modelo. Dois méto dos diferentes de simulação foram efetuados: determinista e estocástico. Na simulação estocástica, o volume afeta todos os parâmetros do modelo que possuem de alguma forma unidade molar, enquanto que no determinista, ele é incorporado nas equações diferen ciais. Na simulação determinista, as espécies bioquímicas podem estar em unidades de concentração, enquanto na simulação estocástica tais espécies devem ser convertidas para número de moléculas que são diretamente proporcional ao volume celular. Em um esforço para entender a inﬂuência da nova equação sobre o modelo uma análise de estabilidade foi feita. Isso esclarece como o novo parâmetro µ, fator de crescimento do volume celular, impacta na estabilidade do ciclo limite do modelo. Para encontrar a solução aproximada do modelo determinista, o método Runge Kutta de quarta ordem foi implementado. Já para o modelo estocástico, o método direto de Gillespie foi usado. Para concluir, um modelo mais preciso, em comparação ao modelo de base, foi desenvolvido ao levar em consideração a inﬂuência da taxa de variação do volume celular sobre o ciclo celular.
Resumen :	The main goal of this work is to add and analyse an equation that represents the volume in a dynamical model of the mammalian cell cycle proposed by Gérard and Gold beter (2011). The cell division occurs when the cyclinB/Cdk1 (cyclin-dependent kinase) complex is totally degraded and it reaches a minimum value. At this point, the cell is divided into two newborn daughter cells and each one will contain the half of the cyto plasmic content of the mother cell. The equations of our base model are valid only if the cell volume, where the reactions occur, is constant. Whether the cell volume is not constant, that is, the rate of change of its volume with respect to time is explicitly taken into account in the mathematical model, then the equations of the original model are no longer valid. Therefore, every equations were modiﬁed from the mass conservation prin ciple for considering a volume that changes with time. Through this approach, the cell volume aﬀects all model variables. Two diﬀerent dynamic simulation methods were ac complished: deterministic and stochastic. In the stochastic simulation, the volume aﬀects every model’s parameters which have molar unit, whereas in the deterministic one, it is incorporated into the diﬀerential equations. In deterministic simulation, the biochemical species may be in concentration units, while in stochastic simulation such species must be converted to number of molecules which are directly proportional to the cell volume. In an eﬀort to understand the inﬂuence of the new equation over the model an stability analysis was performed. This elucidates how the new parameter µ, cell volume growth factor, impacts the stability of the model’s limit cycle. In order to ﬁnd the approximated solution of the deterministic model, the fourth order Runge Kutta method was implemen ted. As for the stochastic model, the Gillespie’s Direct Method was used. In conclusion, a more precise model, in comparison to the base model, was created for the cell cycle as it now takes into consideration the rate of change of the cell volume.
Palabras clave :	Ciclo celular Simulação estocástica Simulação determinista Volume celular variável Cell Cycle Stochastic Simulation Deterministic Simulation Variable Cell Volume
CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editorial :	Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla de la Instituición:	UFJF
Departamento:	ICE – Instituto de Ciências Exatas
Programa:	Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Clase de Acesso:	Acesso Aberto
URI :	https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4784
Fecha de publicación :	22-mar-2016
Aparece en las colecciones:	Mestrado em Ciência da Computação (Dissertações)

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