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In silico simulation of cell proliferation and movement

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2. INTRODUCTION 2.1 In silico simulation of prokaryotic and eucariotic cells Current studies in molecular and cellular biology take advantage of integrated approaches aimed to analyse different aspects of the same process, producing large amount of data and attaining the knowledge of a biological system also through mathematical and computational models of the interaction between components of the system. This approach has been used over time in understanding physiology, pharmacokinetics and pharmacodynamics, and led to the development and use of instruments based on in silico simulation of biological entities and processes to understand dynamical phenomena observed in the living world (1). Models have been successful in understanding cell growth in simpler organisms like Escherichia coli and Saccharomyces cerevisiae. UNICELLSYS (2), targets the proceeds by which cell growth and proliferation are controlled and coordinated by extracellular and intrinsic stimuli and helps integrating quantitative experimentation with simulations of dynamic mathematical models. Other systems have been developed to study osmotic shock response in S. cerevisiae (3, 4), and/or E. coli chemotaxis (5). Similarly, attempts have been made also in using mammalian models: SIM CULTURE (6) describes the characterisation of cell-cell interactions, adhesion and inhibition of the cell proliferation and CELLSIM (7) is a model system for studying tumor growth based on Monte Carlo approach. As these recent examples show, the interplay between experiments and modelling has led to increasingly accurate models that not only fit the experimental data, but also make correct predictions and may be used to suggest new testable hypotheses. Most current implementations of models based on systems biology rely on iterative cycles of data analysis and computerised (in silico) model construction (8,9).These may be linked to wet-laboratory (in vitro) and living specimen (in vivo) through the use of data capture procedures that can be enacted and manipulated by computer software and the subsequent use of in vivo/in vitro models to validate and further optimise the in silico model, as shown in figure 1 where a paradigm based on different levels, explain, discover, predict and control, is graphically represented. 3
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In silico simulation of cell proliferation and movement

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Informazioni tesi

  Autore: Teresa Rosa Galise
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2016-17
  Università: Università degli Studi di Napoli - Federico II
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Biologia molecolare e cellulare
  Relatore: Eugenio Notomista
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 34

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Parole chiave

simulation
experiment
cell
proliferation
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