1. Discrete stochastic model for the generation of axonal trees
- Author
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Florence Besse, Eugene Pechersky, Alejandro Mottini, Xavier Descombes, Institut de Biologie Valrose (IBV), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Morphologie et Images (MORPHEME), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut de Biologie Valrose (IBV), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Signal, Images et Systèmes (Laboratoire I3S - SIS), Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Dobrushin laboratory of Mathematics (IITP), Institute for Information Transmission Problems, Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)
- Subjects
Neurite ,Stochastic modelling ,Green Fluorescent Proteins ,Models, Neurological ,Mutant ,law.invention ,03 medical and health sciences ,0302 clinical medicine ,[INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing ,Confocal microscopy ,law ,Animals ,[SDV.BDD]Life Sciences [q-bio]/Development Biology ,ComputingMilieux_MISCELLANEOUS ,Probability ,030304 developmental biology ,Stochastic Processes ,0303 health sciences ,biology ,Markov chain ,Stochastic process ,biology.organism_classification ,Axons ,Markov Chains ,Drosophila melanogaster ,Mutation ,Biological system ,Neuroscience ,[SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing ,030217 neurology & neurosurgery ,Biogenesis - Abstract
International audience; In this work we propose a 2D discrete stochastic model for the simulation of axonal biogenesis. The model is defined by a third order Markov Chain. The model considers two main processes: the growth process that models the elongation and shape of the neurites and the bifurcation process that models the generation of branches. The growth process depends, among other variables, on the external attraction field generated by a chemoattractant molecule secreted by the target area. We propose an estimation scheme of the involved parameters from real fluorescent confocal microscopy images of single neurons within intact adult Drosophila fly brains. Both normal neurons and neurons in which certain genes were inactivated have been considered (two mutations). In total, 53 images (18 normal, 21 type 1 mutant and 14 type 2 mutant) were used. The model parameters allow us to describe pathological characteristics of the mutated populations.
- Published
- 2014