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二维反应扩散方程的Matlab代码,涉及cdc42以及古典和非古典图灵条件。

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简介:
二维React扩散方程式的Github仓库与手稿相关联,名为“体表面模型中的细胞极化可以由经典和非经典的图灵不稳定性驱动”[1]。该模型详细模拟了Cdc42介导的细胞极化机制,这一过程在多种生物学过程中扮演着至关重要的角色,例如从酵母到人类多种细胞类型的细胞分裂以及细胞迁移。在这一过程中,Rho-GTPases家族成员Cdc42蛋白会经历激活和灭活,并通过一系列化学物质从细胞内部(即细胞质)运输到细胞表面(即细胞膜)。React扩散机制进一步促进了这种过程,最终导致Cdc42活性成分在细胞膜上的特定区域——称为极点——形成聚集。近年来,对该过程的建模尝试已经扩展到对细胞的三维描述,包括囊泡状的细胞质(通常被视为一个整体)和具有表面的膜结构[2,3]。对于这类大块表面模型的图案形成机制,目前已识别出两种主要的类型:经典的图灵不稳定性(如图1A所示)和一种新的非经典图灵不稳定性的形式(如图1B所示)。图1展示了两种不同情况下的极点演变:(A) 经典图灵不稳定性和 (B) 非经典图灵不稳定性。本文基于先前研究的模型结构[2,3],我们提出了一种更为简洁且生物学上更贴近现实的Cdc42介导的细胞极化本体表面模型。

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  • MATLAB-CDC42 Turing 分析:...
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    本研究通过MATLAB编程实现二维反应扩散方程模拟,深入探讨CDC42蛋白在模式形成中的作用机制,对比分析Turing不稳定性条件的经典与非经典情形。 二维React扩散方程式用于研究手稿中的Github库,“体表面模型中的细胞极化可以由经典和非经典的图灵不稳定性驱动”。该模型模拟了Cdc42介导的细胞极化的过程,这是从酵母到人类多种生物中细胞分裂及迁移的关键因素。在这个过程中,属于Rho-GTPases类别的Cdc42蛋白会在激活与失活之间转换,并通过一组化学物质在细胞内部(即胞质)和表面(即膜)间运输。React扩散方程式描述了这种蛋白质的动态变化及其空间移动特性,在特定条件下会导致活性cdc42成分聚集于细胞膜上的一个点,被称为极化区。 近期的研究尝试使用三维模型来模拟这一过程,包括对细胞内部结构及外部环境的全面考虑[文献参考]。对于这类体表面模型而言,有两类机制可导致图案形成:经典图灵不稳定性(如图1A所示)和新近提出的非经典图灵不稳定性的变种(如图1B所示)。这些模式反映了蛋白质活性在空间上分布的不同方式。 本段落基于先前的研究[文献参考]提出了一种更简化的模型,旨在更加准确地模拟Cdc42介导的细胞极化过程。
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