Software

  • Simuscale



    • Ode, Simulation, Multi-échelles, Multi-agent


    • Simuscale est un logiciel de simulation de dynamique de populations cellulaires multi-échelles 3D performant, développé dans l’EPI Dracula, qui simule l’évolution d’une population de cellules hétérogène évoluant et interagissant dans un environnement 3D. L’interaction cellule-cellule est régie par un protocole formalisme-indépendent qui permet de construire un modèle à partir de plug-ins existants.


    • Simuscale est une plateforme C++ de modélisation multi-échelles et individu-centrée pour réaliser des simulations numériques de populations hétérogènes de cellules individuelles évoluant en temps et interagissant physiquement et biochimiquement. Les modèles sont décrits à deux niveaux : cellulaire et populationnel. Le niveau cellulaire décrit la dynamique de la cellule individuelle. Les cellules possèdent un état interne qui comprend notamment des propriétés par défaut comme la taille de la cellule et sa position, et peut aussi inclure d'autres états spécifiques à la cellule, comme l'expression de gènes ou de protéines. Le niveau populationnel décrit les contraintes mécaniques et les interactions biochimiques entre les cellules. Les cellules évoluent dans un domaine 3D borné, et peuvent se diviser ou mourir. Simuscale implémente le simulateur physique qui gère les simulations au niveau populationnel. Elle délègue les détails de la dynamique cellulaire à chacune des cellules. Cette délégation des tâches permet de rendre Simuscale modulaire, en ce qu'elle peut prendre en charge différents formalismes de modélisation. Les interactions biochimiques se produisent entre cellules en contact entre elles, au travers de signaux inter-cellulaires. Les signaux inter-cellulaires peuvent être reconnus en tout ou en partie par un sous-groupe de cellules donné. Simuscale prend en entrée un fichier spécifiant les populations cellulaires initiales et des options de simulation numérique. La simulation met à jour les populations cellulaires à pas de temps discrets sur un intervalle de temps fini, et génère en sortie les trajectoires cellulaires de chaque cellule, ainsi que l'arbre des divisions cellulaire et des morts.



      • Thi Nhu Thao Nguyen, Madge Martin, C Arpin, Samuel Bernard, Olivier Gandrillon, et al.. In silico modelling of CD8 T cell immune response links genetic regulation to population dynamics. 2024. ⟨hal-04489553⟩
      • Samuel Bernard, Fabien Crauste, Olivier Gandrillon, Carole Knibbe, David Parsons. Simuscale: A Modular Framework for Multiscale Single-Cell Modelling. RT-0520, Inria Lyon. 2024, pp.18. ⟨hal-04400510⟩



    • Carole Knibbe (carole.knibbe@inria.fr), David Parsons (david.parsons@inria.fr), Fabien Crauste (fabien.crauste@inria.fr), Olivier Gandrillon (olivier.gandrillon@inria.fr), Raphael Bournhonesque (raphael.bournhonesque@inria.fr), Samuel Bernard (samuel.bernard@inria.fr)


    • CNRS, UCBL Lyon 1


    • Samuel Bernard (samuel.bernard@inria.fr)


    • https://gitlab.inria.fr/bernard1/simuscale
  • CelDyn



    • Bio-informatique, Modélisation, Biologie



    • Le logiciel "Celdyn" est développé afin de modéliser la dynamique des populations cellulaires pour des applications biologiques. Les cellules sont représentées soit comme des sphères molles, soit par des structures plus complexes. Les cellules peuvent se diviser, se déplacer, interagir entre elles ou avec le milieu environnant. Différents types de cellules peuvent être introduits. Lorsque les cellules se divisent, les types de cellules filles sont spécifiés. Une interface utilisateur est développée.





    • Alen Tosenberger, Laurent Pujo-Menjouet (laurent.pujo-menjouet@inria.fr), Nikolai Bessonov, Vitaly Volpert (vitaly.volpert@inria.fr)



    • Vitaly Volpert (vitaly.volpert@inria.fr)



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