A3DEcol: Ambiente 3D para simulación de dinámicas de crecimiento E.Coli
Estudios recientes describen la división bacteriana como un proceso de salto que se desencadena cuando alcanza un número fijo de eventos estocásticos discretos a una tasa que depende del tamaño de la célula. Este enfoque teórico ha permitido el cálculo de la dinámica del tamaño celular con precisión...
- Autores:
-
Blanco Penagos, Sergio Camilo
Loboguerrero Nova, Sebastián
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Fundación Universitaria Konrand Lorenz
- Repositorio:
- Fundación Universitaria Konrand Lorenz
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repositorio.konradlorenz.edu.co:001/5697
- Acceso en línea:
- https://repositorio.konradlorenz.edu.co/handle/001/5697
- Palabra clave:
- Modelado tridimensional
Realidad virtual
Gráficos por ordenador
Desarrollo de software
Biología Computacional
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- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
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Estudios recientes describen la división bacteriana como un proceso de salto que se desencadena cuando alcanza un número fijo de eventos estocásticos discretos a una tasa que depende del tamaño de la célula. Este enfoque teórico ha permitido el cálculo de la dinámica del tamaño celular con precisión arbitraria con múltiples aplicaciones en el modelado de sistemas biológicos. Las herramientas computacionales para modelar esta división bacteriana incluyen PyEcoLib, una biblioteca basada en lenguaje Python para calcular el tamaño de las células bacterianas. Esta biblioteca tiene una amplia aplicación ya que se puede acoplar a otros simuladores, pero está dirigida a un usuario con avanzados conocimientos de modelado matemático y los resultados que proporciona son cuantitativos y de difícil interpretación. A3dEcol es un ambiente creado en Unity como una extensión de PyEcoLib. Su principal objetivo es presentar animaciones de la dinámica de tamaño a través de una interfaz gráfica que permita una comparación entre teoría y experimentos. La interfaz tiene como objetivo proporcionar herramientas gráficas a los usuarios, especialmente a los biólogos y otros usuarios con poca experiencia en programación. Entre las propiedades de la herramienta gráfica, se pretende presentar las simulaciones en perspectiva 3D para brindar una interfaz visual que permita a los usuarios un monitoreo dinámico de bacterias con posibilidad de interactuar con cada célula, mejorando la comprensión del crecimiento y proliferación de bacterias. |
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C. Blanco, C. Nieto, C. Vargas, and J. Pedraza, “PyEcoLib: A python library for simulating E. coli stochastic size dynamics,” bioRxiv, no. October, 2020, doi: 10.1101/2020.09.29.319152. R. Cannoodt, W. Saelens, L. Deconinck, and Y. Saeys, “Dyngen: A multi-modal simulator for spearheading new single-cell omics analyses,” bioRxiv, pp. 1–18, 2020, doi: 10.1101/2020.02.06.936971. S. Iyer-Biswas, C. S. Wright, J. T. Henry, K. Lo, S. Burov, Y. Lin, G. E. Crooks, S. Crosson, A. R. Dinner, and N. F. Scherer, “Scaling laws governing stochastic growth and division of single bacterial cells,” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 111, no. 45, pp. 15912–15917, 2014. S. Taheri-Araghi et al., “Cell-size control and homeostasis in bacteria,” Curr. Biol., vol. 25, no. 3, pp. 385–391, 2015, doi: 10.1016/j.cub.2014.12.009. D. Singh and S. S. Andrews, “Python inferfaces for the smoldyn simulator,” bioRxiv, pp. 16–17, 2020, doi: 10.1101/2020.12.15.422958. J. J. Winkle, O. Igoshin, M. R. Bennett, K. Josić, and W. Ott, “Modeling Mechanical Interactions in Growing Populations of Rod-Shaped Bacteria,” bioRxiv, 2017, doi: 10.1101/110742. Rincón, L. (2012). Introducción a los procesos estocásticos. Departamento de Matemáticas, Facultad de Ciencias UNAM, 1–328. Albornoz, M. C., Berón, M., & Montejano, G. A. (2017). Interfaz gráfica de usuario: el usuario como protagonista del diseño. XIX Workshop de Investigadores En Ciencias de La Computación (WICC 2017, ITBA, Buenos Aires)., 570–574. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/62078 Haas, J. (2014). A History of the Unity Game Engine - An Interactive Qualifying Project. Worcester Polytechnic Institute, March, 44. https://web.wpi.edu/Pubs/E-project/Available/E-project-030614-143124/unrestricted/Haas_IQP_Final.pdf Gardiner, C. W. (1985). Handbook of stochastic methods (Vol. 3, pp. 2-20). Berlin: springer Nieto, C., Arias-Castro, J., Sánchez, C., Vargas-García, C., & Pedraza, J. M. (2020). Unification of cell division control strategies through continuous rate models. Physical Review E, 101(2), 022401 Nieto Acuña, C. A. (2019). Gene expression fluctuations through bacteria cell cycle : impact of stochastic cell division on gene product dynamics and information transmission. Instname:Universidad de Los Andes. http://hdl.handle.net/1992/41228 C. A. Nieto-Acuna, C. A. Vargas-Garcia, A. Singh, and J. M. Pedraza, “Efficient computation of stochastic cell-size transient dynamics,” BMC bioinformatics, vol. 20, no. 23, pp. 1–6, 2019. Garcés, L., Martínez-fernández, S., Oliveira, L., Valle, P., Ayala, C., Franch, X., & Nakagawa, E. Y. (2021). Three Decades of Software Reference Architectures: A Systematic Mapping Study. The Journal of Systems & Software, 111004. https://doi.org/10.1016/j.jss.2021.111004 Avola, D., Cinque, L., Foresti, G. L., & Marini, M. R. (2019). An interactive and low-cost full body rehabilitation framework based on 3D immersive serious games. Journal of Biomedical Informatics, 89(January 2018), 81–100. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2018.11.012 Lugagne J-B, Lin H, Dunlop MJ (2020) DeLTA: Automated cell segmentation, tracking, and lineage reconstruction using deep learning. PLoS Comput Biol 16(4): e1007673. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1007673 Nieto-Acuña, C., Arias-Castro, J. C., Vargas-Garc\’\ia, C., Sánchez, C., & Pedraza, J. M. (2020). Correlation between protein concentration and bacterial cell size can reveal mechanisms of gene expression. 17(4), 45002. https://doi.org/10.1088/1478-3975/ab891c Cecilia Ávila Garzón. Poo – programación orientada a objetos java. [en línea] Montevideo : Facultad de Matemáticas e Ingenierías, 2019-06-30.161 https://repositorio.konradlorenz.edu.co/handle/001/982 Ohn T. Sauls, Jeremy W. Schroeder, Steven D. Brown, Guillaume Le Treut, Fangwei Si, Dongyang Li, Jue D. Wang, Suckjoon Jun bioRxiv 810036; doi: https://doi.org/10.1101/810036 |
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Este enfoque teórico ha permitido el cálculo de la dinámica del tamaño celular con precisión arbitraria con múltiples aplicaciones en el modelado de sistemas biológicos. Las herramientas computacionales para modelar esta división bacteriana incluyen PyEcoLib, una biblioteca basada en lenguaje Python para calcular el tamaño de las células bacterianas. Esta biblioteca tiene una amplia aplicación ya que se puede acoplar a otros simuladores, pero está dirigida a un usuario con avanzados conocimientos de modelado matemático y los resultados que proporciona son cuantitativos y de difícil interpretación. A3dEcol es un ambiente creado en Unity como una extensión de PyEcoLib. Su principal objetivo es presentar animaciones de la dinámica de tamaño a través de una interfaz gráfica que permita una comparación entre teoría y experimentos. La interfaz tiene como objetivo proporcionar herramientas gráficas a los usuarios, especialmente a los biólogos y otros usuarios con poca experiencia en programación. Entre las propiedades de la herramienta gráfica, se pretende presentar las simulaciones en perspectiva 3D para brindar una interfaz visual que permita a los usuarios un monitoreo dinámico de bacterias con posibilidad de interactuar con cada célula, mejorando la comprensión del crecimiento y proliferación de bacterias.Recent studies describe bacterial division as a jumping process that is triggered when it reaches a fixed number of discrete stochastic events at a rate that depends on the size of the cell. This theoretical approach has allowed the calculation of cell size dynamics with arbitrary precision with multiple applications in the modeling of biological systems. Computational tools to model this bacterial division include PyEcoLib, a Python language-based library for calculating the size of bacterial cells. This library has a wide application since it can be coupled to other simulators, but it is aimed at a user with advanced knowledge of mathematical modeling and the results it provides are quantitative and difficult to interpret. A3DEcol proposes a Unity-based environment as an extension of PyEcoLib. Its main objective will be to present animations of the dynamics of size through a graphical interface that allows a comparison between theory and experiments. This interface aims to provide graphical tools to users, especially biologists and other users with little programming experience. Among the properties of this graphical tool, we want to present the simulations in 3D perspective to provide a visual interface that allows users a dynamic monitoring of bacteria with the possibility of interacting with each cell, improving the understanding of the growth and proliferation of bacteria.Ingeniero(a) de SistemasPregradoDesarrollo y arquitectura de software67 páginas: tablas ; ilustracionesapplication/pdfspaBogotá D.C. : Fundación Universitaria Konrad Lorenz, 2021Facultad de Matemáticas e IngenieríasIngeniería de SistemasColombiaModelado tridimensionalRealidad virtualGráficos por ordenadorDesarrollo de softwareBiología ComputacionalAmbientes 3DA3DEcol: Ambiente 3D para simulación de dinámicas de crecimiento E.ColiTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTextC. Blanco, C. Nieto, C. Vargas, and J. Pedraza, “PyEcoLib: A python library for simulating E. coli stochastic size dynamics,” bioRxiv, no. October, 2020, doi: 10.1101/2020.09.29.319152.R. Cannoodt, W. Saelens, L. Deconinck, and Y. Saeys, “Dyngen: A multi-modal simulator for spearheading new single-cell omics analyses,” bioRxiv, pp. 1–18, 2020, doi: 10.1101/2020.02.06.936971.S. Iyer-Biswas, C. S. Wright, J. T. Henry, K. Lo, S. Burov, Y. Lin, G. E. Crooks, S. Crosson, A. R. Dinner, and N. F. Scherer, “Scaling laws governing stochastic growth and division of single bacterial cells,” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 111, no. 45, pp. 15912–15917, 2014.S. Taheri-Araghi et al., “Cell-size control and homeostasis in bacteria,” Curr. Biol., vol. 25, no. 3, pp. 385–391, 2015, doi: 10.1016/j.cub.2014.12.009.D. Singh and S. S. Andrews, “Python inferfaces for the smoldyn simulator,” bioRxiv, pp. 16–17, 2020, doi: 10.1101/2020.12.15.422958.J. J. Winkle, O. Igoshin, M. R. Bennett, K. Josić, and W. Ott, “Modeling Mechanical Interactions in Growing Populations of Rod-Shaped Bacteria,” bioRxiv, 2017, doi: 10.1101/110742.Rincón, L. (2012). Introducción a los procesos estocásticos. Departamento de Matemáticas, Facultad de Ciencias UNAM, 1–328.Albornoz, M. C., Berón, M., & Montejano, G. A. (2017). Interfaz gráfica de usuario: el usuario como protagonista del diseño. XIX Workshop de Investigadores En Ciencias de La Computación (WICC 2017, ITBA, Buenos Aires)., 570–574. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/62078Haas, J. (2014). A History of the Unity Game Engine - An Interactive Qualifying Project. Worcester Polytechnic Institute, March, 44. https://web.wpi.edu/Pubs/E-project/Available/E-project-030614-143124/unrestricted/Haas_IQP_Final.pdfGardiner, C. W. (1985). Handbook of stochastic methods (Vol. 3, pp. 2-20). Berlin: springerNieto, C., Arias-Castro, J., Sánchez, C., Vargas-García, C., & Pedraza, J. M. (2020). Unification of cell division control strategies through continuous rate models. Physical Review E, 101(2), 022401Nieto Acuña, C. A. (2019). Gene expression fluctuations through bacteria cell cycle : impact of stochastic cell division on gene product dynamics and information transmission. Instname:Universidad de Los Andes. http://hdl.handle.net/1992/41228C. A. Nieto-Acuna, C. A. Vargas-Garcia, A. Singh, and J. M. Pedraza, “Efficient computation of stochastic cell-size transient dynamics,” BMC bioinformatics, vol. 20, no. 23, pp. 1–6, 2019.Garcés, L., Martínez-fernández, S., Oliveira, L., Valle, P., Ayala, C., Franch, X., & Nakagawa, E. Y. (2021). Three Decades of Software Reference Architectures: A Systematic Mapping Study. The Journal of Systems & Software, 111004. https://doi.org/10.1016/j.jss.2021.111004Avola, D., Cinque, L., Foresti, G. L., & Marini, M. R. (2019). An interactive and low-cost full body rehabilitation framework based on 3D immersive serious games. Journal of Biomedical Informatics, 89(January 2018), 81–100. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2018.11.012Lugagne J-B, Lin H, Dunlop MJ (2020) DeLTA: Automated cell segmentation, tracking, and lineage reconstruction using deep learning. PLoS Comput Biol 16(4): e1007673. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1007673Nieto-Acuña, C., Arias-Castro, J. C., Vargas-Garc\’\ia, C., Sánchez, C., & Pedraza, J. M. (2020). Correlation between protein concentration and bacterial cell size can reveal mechanisms of gene expression. 17(4), 45002. https://doi.org/10.1088/1478-3975/ab891cCecilia Ávila Garzón. Poo – programación orientada a objetos java. [en línea] Montevideo : Facultad de Matemáticas e Ingenierías, 2019-06-30.161 https://repositorio.konradlorenz.edu.co/handle/001/982Ohn T. Sauls, Jeremy W. Schroeder, Steven D. Brown, Guillaume Le Treut, Fangwei Si, Dongyang Li, Jue D. Wang, Suckjoon Jun bioRxiv 810036; doi: https://doi.org/10.1101/810036PublicationORIGINALTrabajo.pdfTrabajo.pdfapplication/pdf1562011https://repositorio.konradlorenz.edu.co/bitstreams/391a4c6e-d73f-4e56-bb92-5bcd2d595569/download7dee81cfd167bba017f5973a8b161a7fMD51Anexos_Manual_Instalacion.pdfAnexos_Manual_Instalacion.pdfapplication/pdf753345https://repositorio.konradlorenz.edu.co/bitstreams/861b97e4-c7c8-4c70-8204-d09ce5e1b85d/download04bbc295044af3213e3a94f2b11c5e40MD52Anexos_Manual_Usuario.pdfAnexos_Manual_Usuario.pdfapplication/pdf585820https://repositorio.konradlorenz.edu.co/bitstreams/1a76c2e7-a914-4769-baea-58a886556d33/downloadb3ef59ffce465badb0512dc3d3399990MD53RAI.pdfRAI.pdfapplication/pdf158699https://repositorio.konradlorenz.edu.co/bitstreams/9d519082-fee8-4c1c-a7f5-1ecafdcf648f/downloade184fb46d36d86367d82c6fa93f97830MD54Autorizacion.pdfAutorizacion.pdfapplication/pdf226295https://repositorio.konradlorenz.edu.co/bitstreams/311676e3-0418-4c36-927b-0457f80695f4/downloadaf46899edb3d4904ce54c68e92a75744MD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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