Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Bioengineering
Click here for the English version

Bioengineering

संरचनात्मक और कार्यात्मक विश्लेषण के लिए एक उपकरण के रूप में अग्नाशयी आइलेट्स के कम्प्यूटेशनल पुनर्निर्माण

Published: March 9, 2022 doi: 10.3791/63351
Automatic Translation
1,2, 2, 2
1Investigador por México (Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, México), , 2Department of Electrical Engineering, Universidad Autónoma Metropolitana

Summary

इस प्रोटोकॉल में, अग्नाशयी आइलेट्स का पुनर्निर्माण किया जाता है और एक समर्पित मल्टीप्लेटफॉर्म एप्लिकेशन में लागू कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम का उपयोग करके विश्लेषण किया जाता है।

Abstract

अग्नाशयी आइलेट्स के संरचनात्मक गुण इंसुलिन, ग्लूकागन और सोमाटोस्टैटिन-स्रावित कोशिकाओं की कार्यात्मक प्रतिक्रिया के लिए महत्वपूर्ण हैं, जो इलेक्ट्रिक, पैराक्राइन और ऑटोक्राइन सिग्नलिंग के माध्यम से इंट्राआइलेट संचार में उनके निहितार्थ के कारण हैं। इस प्रोटोकॉल में, एक अग्नाशयी आइलेट की तीन आयामी वास्तुकला को सबसे पहले एक उपन्यास कम्प्यूटेशनल एल्गोरिथ्म का उपयोग करके प्रयोगात्मक डेटा से पुनर्निर्मित किया जाता है। इसके बाद, पुनर्निर्मित आइलेट के रूपात्मक और कनेक्टिविटी गुण, जैसे कि विभिन्न प्रकार की कोशिकाओं की संख्या और प्रतिशत, सेलुलर वॉल्यूम और सेल-टू-सेल संपर्क, प्राप्त किए जाते हैं। फिर, नेटवर्क सिद्धांत का उपयोग नेटवर्क-व्युत्पन्न मैट्रिक्स जैसे औसत डिग्री, क्लस्टरिंग गुणांक, घनत्व, व्यास और दक्षता के माध्यम से आइलेट के कनेक्टिविटी गुणों का वर्णन करने के लिए किया जाता है। अंत में, इन सभी गुणों को युग्मित ऑस्सिलेटर्स के मॉडल का उपयोग करके कम्प्यूटेशनल सिमुलेशन के माध्यम से कार्यात्मक रूप से मूल्यांकन किया जाता है। कुल मिलाकर, यहां हम एक चरण-दर-चरण वर्कफ़्लो का वर्णन करते हैं, जिसे IsletLab में लागू किया गया है, जो विशेष रूप से अग्नाशय के आइलेट्स के अध्ययन और सिमुलेशन के लिए विकसित एक मल्टीप्लेटफ़ॉर्म एप्लिकेशन है, ताकि प्रयोगात्मक कार्य के पूरक के रूप में अग्नाशय के आइलेट्स को चिह्नित करने और विश्लेषण करने के लिए एक उपन्यास कम्प्यूटेशनल पद्धति लागू की जा सके।

Introduction

अग्न्याशय को सिर, गर्दन, शरीर और पूंछ के रूप में संदर्भित क्षेत्रों में विभाजित किया जाता है, जिनमें से प्रत्येक में अलग-अलग संरचनाएं, कार्य और शारीरिक स्थिति 1,2 होती है। एक कार्यात्मक दृष्टिकोण से, अग्न्याशय को अंतःस्रावी और एक्सोक्राइन सिस्टम में विभाजित किया जा सकता है, जिसमें पूर्व ग्लूकोज होमियोस्टैसिस के विनियमन में गंभीर रूप से शामिल हार्मोन के स्राव के लिए जिम्मेदार है, जबकि उत्तरार्द्ध ग्रहणी1 में एंजाइमों के स्राव के माध्यम से खाद्य पाचन में योगदान देता है। अग्नाशयी आइलेट अग्न्याशय के अंतःस्रावी ऊतक का गठन करते हैं और ग्लूकागन, इंसुलिन और सोमाटोस्टैटिन के स्राव के लिए जिम्मेदार होते हैं, जो क्रमशः π, β और δ-कोशिकाओं से स्रावित होतेहैं। उनके आंतरिक नियामक तंत्र के अलावा, इन कोशिकाओं को प्रत्यक्ष विद्युत संचार (β-कोशिकाओं और संभावित β और δ-कोशिकाओं के बीच) के माध्यम से विनियमित किया जाता है, और पैराक्राइन और ऑटोक्राइन सिग्नलिंग 4,5,6 द्वारा भी। दोनों तंत्र आइलेट आर्किटेक्चर पर अत्यधिक निर्भर हैं (यानी, आइलेट के भीतर विभिन्न प्रकार की कोशिकाओं की संरचना और संगठन)7,8। महत्वपूर्ण रूप से, आइलेट आर्किटेक्चर को मधुमेह की उपस्थिति में बदल दिया जाता है, सबसे अधिक संभावना है कि परिणामस्वरूप इंट्राआइलेट संचार को परेशान कियाजाता है 9,10।

अग्नाशयी आइलेट्स के अध्ययन में प्रयोगात्मक तरीकों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। इनमें से, आइलेट में विभिन्न कोशिकाओं की संख्या, स्थान और प्रकार को निर्धारित करने के लिए प्रतिदीप्ति तकनीकों के उपयोग ने अग्नाशय के आइलेट्स 11,12,13 के संरचनात्मक और रूपात्मक गुणों का अध्ययन करने और स्वास्थ्य और बीमारी में कार्यात्मक प्रभावों की बेहतर समझ हासिल करने की अनुमति दी है। एक पूरक के रूप में, अग्नाशय की कोशिकाओं के कम्प्यूटेशनल मॉडल 14,15,16 और, हाल ही में, अग्नाशय के आइलेट्स 12,17,18,19 का उपयोग पिछले दशकों में प्रयोगात्मक रूप से संबोधित करने के लिए मुश्किल या यहां तक कि असंभव पहलुओं का मूल्यांकन करने के लिए किया गया है।

इस प्रोटोकॉल में, हम आइलेट आर्किटेक्चर के पुनर्निर्माण के लिए एक पद्धति को रेखांकित करके प्रयोगात्मक और कम्प्यूटेशनल कार्य के बीच की खाई को पाटने का लक्ष्य रखते हैं, मात्रात्मक मीट्रिक के माध्यम से उनके रूपात्मक और कनेक्टिविटी गुणों का विश्लेषण करते हैं, और आइलेट गुणों के कार्यात्मक निहितार्थों का मूल्यांकन करने के लिए बुनियादी सिमुलेशन करते हैं।

नीचे वर्णित प्रोटोकॉल कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम पर आधारित है जो विशेष रूप से अग्नाशयी आइलेट्स के अध्ययन के लिए डिज़ाइन किया गया है। संक्षेप में, प्रोटोकॉल के पहले चरण में, आइलेट आर्किटेक्चर को हाल ही में फेलिक्स-मार्टिनेज़ एट अल.19 द्वारा प्रस्तावित एल्गोरिथ्म का उपयोग करके प्रयोगात्मक डेटा से पुनर्निर्मित किया जाता है, जिसमें परमाणु स्थिति 4', 6-diamidino-2-phenylindole (DAPI) के माध्यम से प्राप्त की जाती है और इम्युनोफ्लोरेसेंस के माध्यम से पहचाने जाने वाले सेलुलर प्रकार (जैसा कि होआंग एट अल.11,12 द्वारा विस्तार से वर्णित है) ) को पुनरावर्ती अनुकूलन प्रक्रिया में संसाधित किया जाता है। यह प्रत्येक सेल के इष्टतम आकार और स्थिति को निर्धारित करने और गैर-ओवरलैपिंग कोशिकाओं से बना एक आइलेट प्राप्त करने की ओर जाता है। दूसरे, पुनर्निर्मित आर्किटेक्चर के आधार पर, सेल-टू-सेल संपर्कों को कनेक्टिविटी गुणों को निर्धारित करने और संबंधित आइलेट नेटवर्क उत्पन्न करने के लिए पहचाना जाता है जो उपयोगकर्ता को आइलेट आर्किटेक्चर का वर्णन करने के लिए मात्रात्मक मीट्रिक प्राप्त करने की अनुमति देता है (पुनर्निर्माण एल्गोरिथ्म के बारे में विवरणविषय 19 पर मूल कार्य में परामर्श किया जा सकता है)। अंत में, बुनियादी कार्यात्मक सिमुलेशन होआंग एट अल.12 द्वारा प्रस्तावित मॉडलिंग दृष्टिकोण का उपयोग करके किया जाता है, जिसमें प्रयोगात्मक रूप से20,21 देखे गए हार्मोन स्राव की स्पंदन प्रकृति के आधार पर, प्रत्येक सेल को एक थरथरानवाला के रूप में माना जाता है, और इसलिए आइलेट को पुनर्निर्मित आइलेट के कनेक्टिविटी गुणों के बाद युग्मित ऑसिलेटर्स के नेटवर्क के रूप में दर्शाया जाता है।

इस प्रोटोकॉल में उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम की कम्प्यूटेशनल जटिलता को देखते हुए, इसमें शामिल सभी चरणों को एक स्टैंडअलोन एप्लिकेशन22 में लागू किया गया है, जिसका मुख्य उद्देश्य विशेष सॉफ़्टवेयर या प्रोग्रामिंग भाषाओं के उपयोग में उनके अनुभव के स्तर की परवाह किए बिना सभी इच्छुक पाठकों के लिए इन कम्प्यूटेशनल उपकरणों तक पहुंचने का मुख्य उद्देश्य है।

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

नोट:: प्रोटोकॉल का एक योजनाबद्ध आरेख चित्र 1 में दिखाया गया है। एक चरण-दर-चरण विवरण निम्नानुसार है (प्रोटोकॉल के प्रत्येक चरण में उपयोग किए जाने वाले नियंत्रण कक्षों के बारे में विवरण के लिए अनुपूरक फ़ाइल 1 देखें)।

Figure 1
चित्र 1: प्रवाह आरेख. IsletLab में कार्यान्वित प्रोटोकॉल के अनुक्रमिक क्रम का वर्णन करने वाला एक प्रवाह आरेख. कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

1. लिनक्स में IsletLab स्थापित करना

नोट:: Windows या macOS में IsletLab को स्थापित करने के लिए अनुपूरक फ़ाइल 2 के अनुभाग 2 और 3 में दिए गए निर्देशों का पालन करें।

  1. एक इंटरनेट ब्राउज़र खोलें और https://github.com/gjfelix/IsletLab पर जाएं। डाउनलोड करें और IsletLab रिपॉजिटरी फ़ाइलें निकालें।
    नोट:: अनुपूरक फ़ाइल 3 इस प्रोटोकॉल में उपयोग किए गए IsletLab के संस्करण की एक प्रतिलिपि शामिल है।
  2. सत्यापित करें कि gcc और nvcc कंपाइलर स्थापित हैं। कोई टर्मिनल खोलें और निम्न आदेश लिखें:
    जीसीसी --संस्करण
    nvcc --संस्करण
    यदि इनमें से कोई भी आदेश सिस्टम द्वारा पहचाना नहीं गया है, तो अनुपूरक फ़ाइल 2 के अनुभाग 1 में सूचीबद्ध निर्देशों का पालन करें।
  3. डेटा विज्ञान प्लेटफ़ॉर्म डाउनलोड और स्थापित करें (सामग्री तालिका देखें)। कोई टर्मिनल खोलें और IsletLab फ़ोल्डर पर जाएँ।
  4. टर्मिनल में निम्न आदेश लिखकर एक नया वातावरण बनाएँ:
    कोंडा env बनाने के लिए -f isletlabgui_v1.0.yml
  5. टाइप करके नए वातावरण को सक्रिय करें:
    कोंडा सक्रिय isletlab_v1.0
  6. टर्मिनल में निम्न आदेश लिखकर IsletLab अनुप्रयोग लॉन्च करें (मुख्य विंडो के विवरण के लिए चित्र 2 देखें):
    अजगर isletlabgui_v1.0.py

Figure 2
चित्रा 2: IsletLab का उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस. इंटरफ़ेस तीन मुख्य पैनलों से बना है: कॉन्फ़िगरेशन (1), सांख्यिकी (2), और ग्राफिक्स (3) पैनल। ग्राफ़िक्स उपकरण पट्टी (4) ग्राफ़िक्स पैनल के निचले भाग में स्थित है. कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

2. आइलेट पुनर्निर्माण

  1. इनपुट डेटा तैयार करें. इनपुट आइलेट डेटा (यानी, सेल प्रकार और तीन-आयाम (3D) निर्देशांक) को चार-स्तंभ फ़ाइल में व्यवस्थित करें जिसमें स्तंभ 1 में कक्ष प्रकार होता है (11: π-सेल, 12: β-सेल, 13: δ-सेल) और कॉलम 2 से 4 में क्रमशः x, y, और z निर्देशांक होते हैं ( अनुपूरक फ़ाइल 2 के अनुभाग 5 में इनपुट फ़ाइल का एक अंश देखें या IsletLab रिपॉजिटरी में शामिल इनपुट परीक्षण फ़ाइल)।
  2. सुनिश्चित करें कि इनपुट फ़ाइल में स्तंभ शीर्ष लेख शामिल नहीं हैं. यदि आवश्यक हो तो प्रोटोकॉल का पालन करने के लिए IsletLab रिपॉजिटरी में शामिल उदाहरण इनपुट फ़ाइल का उपयोग करें (Input_Islet_test.txt).
    नोट: IsletLab में लागू एल्गोरिदम को विकसित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले इनपुट डेटा को प्रयोगात्मक रूप से प्राप्त किया गया था जैसा कि होआंग एट अल.11,12 द्वारा विस्तार से वर्णित किया गया था, परमाणु पदों को निर्धारित करने के लिए DAPI धुंधला का उपयोग करके और सेलुलर प्रकारों की पहचान करने के लिए immunofluorescence।
  3. प्रारंभिक आइलेट लोड करें बटन क्लिक करें और एक प्रारंभिक आइलेट, 3D प्रतिनिधित्व, और संबंधित आँकड़े जनरेट करने के लिए इनपुट डेटा वाली फ़ाइल का चयन करें. त्रुटि के मामले में, निम्न संदेश प्रदर्शित किया जाएगा: 'त्रुटि islet फ़ाइल लोड कर रहा है'। इसे ठीक करने के लिए, चरण 2.1 दोहराएँ।
  4. पुनर्निर्माण प्रक्रिया को कॉन्फ़िगर करें। पुनर्निर्माण सेटिंग्स बटन क्लिक करें और ऑप्टिमाइज़ेशन पैरामीटर्स को संशोधित करें (एल्गोरिथ्म और पुनर्निर्माण सेटिंग्स विंडो में दिखाए गए पैरामीटर्स के संक्षिप्त विवरण के लिए अनुपूरक फ़ाइल 2 के अनुभाग 4 और 5 देखें).
  5. प्रारंभिक तापमान = 1 सेट करें, पुनरावृत्तियों का कारक = 1, और स्वीकृति कारक = 1। पैरामीटर मानों को सहेजने के लिए ठीक बटन क्लिक करें।
    नोट: अंगूठे के एक नियम के रूप में, तापमान पैरामीटर में वृद्धि, साथ ही पुनरावृत्तियों और स्वीकृति कारकों में, कंप्यूटिंग समय में वृद्धि की कीमत पर पुनर्निर्मित आइलेट में शामिल प्रयोगात्मक कोशिकाओं के संदर्भ में बेहतर पुनर्निर्माण परिणाम प्राप्त करेगा।
  6. पुनर्निर्माण लॉग विंडो खोलने के लिए पुनर्निर्माण आइलेट बटन क्लिक करें (पुनर्निर्माण लॉग में प्रदान की गई जानकारी के विवरण के लिए अनुपूरक फ़ाइल 2 का अनुभाग 6 देखें)।
  7. पुनर्निर्माण प्रक्रिया प्रारंभ करने के लिए चलाएँ बटन क्लिक करें। संदेश तक ऑप्टिमाइज़ेशन प्रक्रिया की निगरानी करें: 'कृपया जारी रखने के लिए इस विंडो को बंद करें' प्रदर्शित किया जाता है। पुनर्निर्मित आइलेट का दृश्य प्रतिनिधित्व जनरेट करने के लिए और संबंधित आँकड़ों की गणना करने के लिए पुनर्निर्माण लॉग विंडो को बंद करें (चित्र 3A-C में बायाँ स्तंभ देखें).
  8. सांख्यिकी पैनल के अंतिम आइलेट टैब में दिखाए गए ऑप्टिमाइज़ेशन आँकड़ों का विश्लेषण करके पुनर्निर्माण प्रक्रिया के परिणामों का मूल्यांकन करें. विशेष रूप से, पुनर्निर्मित आइलेट्स (प्रयोगात्मक का%) या समकक्ष रूप से, ओवरलैप की संख्या को कम करने पर शामिल प्रयोगात्मक कोशिकाओं के प्रतिशत को अधिकतम करने पर ध्यान केंद्रित करें (अभिसरण प्लॉट में ग्राफिक रूप से भी दिखाया गया है, चित्रा 3 ए-सी में दाएं कॉलम)।
  9. यदि प्रयोगात्मक आँकड़ों का % उपयोगकर्ता उद्देश्यों के अनुसार कम माना जाता है, तो चरण 9.1 में वर्णित के रूप में IsletLab पुनरारंभ करें, और पुनर्निर्माण सेटिंग्स में प्रारंभिक तापमान, पुनरावृत्तियों के कारक और स्वीकृति कारक को बढ़ाएं और संतोषजनक परिणाम प्राप्त होने तक चरण 2.1-2.4 को दोहराएं (प्रयोगात्मक कोशिकाओं का 95%) >। पुनर्निर्माण प्रक्रिया और संबंधित परिणामों के आगे के विवरण के लिए अनुपूरक फ़ाइल 2 के अनुभाग 5-7 देखें।

3. सेल-टू-सेल संपर्कों की पहचान करना

  1. पुनर्निर्माण सेटिंग्स बटन क्लिक करें और कक्ष-से-कक्ष संपर्क सहिष्णुता को परिभाषित करने के लिए संपर्क सहिष्णुता पैरामीटर सेट करें और पैरामीटर मानों को सहेजने के लिए ठीक क्लिक करें.
    नोट:: संपर्क सहनशीलता पैरामीटर संपर्क में के रूप में माना जा करने के लिए कक्षों के बीच अधिकतम दूरी का प्रतिनिधित्व करता है।
  2. निकट संपर्क में कक्षों की पहचान करने के लिए कक्ष-से-कक्ष संपर्क बटन क्लिक करें. संपर्क टैब में, ग्राफ़िक्स पैनल में ग्राफ़िकली (काली रेखाएँ) दिखाए गए संपर्क में कक्षों की जाँच करें और संबंधित आँकड़े (यानी, कुल, होमोटाइपिक और हेटरोटाइपिक संपर्क और π-π, β-β, δ-δ, π-β, π-δ, β-δ संपर्क) सांख्यिकी पैनल में दिखाए गए (चित्र 4A-C का बायाँ स्तंभ देखें)।
  3. कक्ष-से-कक्ष संपर्कों की संख्या बढ़ाने (घटाने) के लिए संपर्क सहनशीलता पैरामीटर को बढ़ाएँ (घटाएँ). कक्ष-से-कक्ष संपर्कों की पहचान और संबद्ध परिणामों के बारे में विवरण के लिए अनुपूरक फ़ाइल 2 का अनुभाग 8 देखें.

4. आइलेट नेटवर्क का निर्माण

  1. आइलेट नेटवर्क जनरेट करने के लिए और संबद्ध नेटवर्क मैट्रिक्स की गणना करने के लिए नेटवर्क बनाएँ बटन क्लिक करें (चित्र 4A-C में दायाँ स्तंभ देखें).
    नोट:: उत्पन्न आइलेट नेटवर्क से संबंधित परिणामों का एक और विवरण अनुपूरक फ़ाइल 2 के अनुभाग 9 में दिया गया है।

5. पुनर्निर्मित आइलेट के कार्यात्मक सिमुलेशन

  1. इंटरफ़ेस के कॉन्फ़िगरेशन पैनल के सिमुलेशन टैब पर स्विच करें (चित्र5).
  2. आंतरिक आवृत्ति के वांछित मोड का चयन करें - निरंतर या यादृच्छिक - और oscillators आवृत्ति (हर्ट्ज में) को परिभाषित करने के लिए आंतरिक आवृत्ति कॉन्फ़िगर करें बटन पर क्लिक करें। यदि एक यादृच्छिक आंतरिक आवृत्ति का चयन किया जाता है, तो सामान्य रूप से वितरित यादृच्छिक आवृत्तियों को उत्पन्न करने के लिए माध्य और विचलन (हर्ट्ज में) को परिभाषित करें (सिमुलेशन पैरामीटर के विवरण के लिए अनुपूरक फ़ाइल 2 का अनुभाग 11 देखें)।
  3. प्रारंभिक चरण के वांछित मोड का चयन करें - निरंतर या यादृच्छिक। एक निरंतर प्रारंभिक चरण चयनित है, तो ऑसिलेटर्स (रेडियन में) के चरण को परिभाषित करने के लिए प्रारंभिक चरण कॉन्फ़िगर करें बटन क्लिक करें। यदि यादृच्छिक प्रारंभिक चरण का चयन किया जाता है, तो सिस्टम सभी ऑस्सिलेटरों को 0 और 2π के बीच यादृच्छिक चरणों को असाइन करेगा।
    नोट:: यदि एक निरंतर प्रारंभिक चरण का चयन किया जाता है, तो सभी oscillators चरण में प्रारंभ किया जाएगा।
  4. इंटरैक्शन स्ट्रेंथ विंडो में सेल-टू-सेल इंटरैक्शन पैरामीटर्स को परिभाषित करने के लिए इंटरैक्शन कॉन्फ़िगर करें बटन क्लिक करें. इंटरैक्शन पैरामीटर्स के विवरण के लिए, अनुपूरक फ़ाइल 2 का अनुभाग 11 देखें.
  5. कुल सिमुलेशन समय (s में), समय चरण (s में) को परिभाषित करके सिमुलेशन कॉन्फ़िगर करें, और सहेजें कारक (सहेजे गए डेटा बिंदुओं के बीच चरणों की संख्या). चित्रा 5 में दिखाए गए सिमुलेशन में कुल समय 20000 s था, जिसमें 0.1 s का समय चरण और 500 का एक बचत कारक था।
  6. सिमुलेशन करने के लिए उपलब्ध ब्लॉक, थ्रेड्स और कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म क्षमता की संख्या निर्धारित करें. उपलब्ध ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) की विशिष्ट विशेषताओं के अनुसार इन पैरामीटर्स को परिभाषित करें.
    नोट: चित्र 5 में दिखाए गए उदाहरण में, 36 ब्लॉक और 64 थ्रेड प्रति ब्लॉक (2304 कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म कोर) का उपयोग किया गया था क्योंकि 36 मल्टीप्रोसेसरों और 64 कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म कोर प्रति मल्टीप्रोसेसरों के साथ एक GPU का उपयोग किया गया था। उपयोग किए गए कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म क्षमता पैरामीटर का मान 75 था क्योंकि हार्डवेयर कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म क्षमता 7.5 थी (इन मापदंडों के बारे में विवरण के लिए पूरक फ़ाइल 2 की धारा 10 देखें)।
  7. सिमुलेशन लॉग विंडो खोलने के लिए सिमुलेशन चलाएँ बटन क्लिक करें। सिमुलेशन शुरू करने के लिए चलाएँ बटन पर क्लिक करें और किंवदंती तक प्रक्रिया की निगरानी करें: 'कृपया जारी रखने के लिए विंडो बंद करें' प्रदर्शित होता है। सिमुलेशन लॉग के बारे में विवरण के लिए अनुपूरक फ़ाइल 2 का अनुभाग 12 देखें।
  8. सिमुलेशन परिणामों का निरीक्षण करने के लिए सिमुलेशन लॉग विंडो को बंद करें ( चित्र5 देखें)। सिमुलेशन परिणामों के बारे में विवरण अनुपूरक फ़ाइल 2 के अनुभाग 13 में दिए गए हैं।

6. सहेजें परियोजना (वैकल्पिक)

  1. मेनू पट्टी में फ़ाइल > निर्यात प्रोजेक्ट क्लिक करें. उस निर्देशिका का चयन करें जिसमें प्रोजेक्ट फ़ाइल सहेजी जाएगी और ठीक बटन पर क्लिक करें.
    नोट:: प्रोजेक्ट फ़ाइल का नाम स्वचालित रूप से प्रारंभिक डेटा फ़ाइल के नाम के आधार पर निर्धारित किया जाता है। यदि प्रोजेक्ट सहेजा नहीं गया है, तो सभी परिणाम और संबंधित फ़ाइलें स्वचालित रूप से हटा दी जाएंगी।
  2. फ़ाइल > लोड प्रोजेक्ट क्लिक करके कोई निर्यात किए गए प्रोजेक्ट लोड करें.

7. सहेजें आंकड़े (वैकल्पिक)

  1. वर्तमान विज़ुअलाइज़ेशन को किसी छवि फ़ाइल में सहेजने के लिए प्लॉट उपकरण पट्टी में स्थित प्लॉट सहेजें चिह्न क्लिक करें. पूरे प्रोटोकॉल में बनाए गए सभी आंकड़ों के लिए इस चरण को दोहराएँ।
    नोट:: प्लॉट्स और आइलेट विज़ुअलाइज़ेशन ग्राफ़िक्स पैनल के प्लॉट उपकरण पट्टी पर उपलब्ध चिह्नों का उपयोग करके संशोधित किया जा सकता है।

8. लोड परियोजना (वैकल्पिक)

  1. मुख्य मेनू में प्रोजेक्ट लोड > फ़ाइल क्लिक करें और चरण 6.1-6.2 में वर्णित के रूप में पहले सहेजी गई प्रोजेक्ट फ़ाइल का चयन करें.
    नोट:: यदि प्रोजेक्ट फ़ाइल बाह्य रूप से संशोधित किया गया है, तो कोई प्रोजेक्ट ठीक से लोड नहीं किया जाएगा। यदि कोई प्रोजेक्ट सफलतापूर्वक लोड किया गया है, तो केवल सिमुलेशन क्षमताएँ उपलब्ध होंगी.

9. पुनर्निर्माण प्रक्रिया और विश्लेषण पुनरारंभ करें (वैकल्पिक)

  1. किसी भी समय उपयोगकर्ता फ़ाइल > पुनरारंभ सभी परिणामों को छोड़ने और एक नया पुनर्निर्माण और विश्लेषण शुरू करने के लिए पुनरारंभ कर सकते हैं।

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

फेलिक्स-मार्टिनेज़ एट अल.19 द्वारा प्रस्तावित पद्धति का उपयोग करके अग्नाशयी आइलेट्स का पुनर्निर्माण अनुकूलन एल्गोरिथ्म (पुनर्निर्माण सेटिंग्स में परिभाषित) को दिए गए मापदंडों पर अत्यधिक निर्भर है। इसका एक उदाहरण चित्र 3 में नेत्रहीन रूप से दिखाया गया है जहां पैरामीटर के विभिन्न सेटों का उपयोग करके प्राप्त पुनर्निर्मित आइलेट दिखाए गए हैं। सबसे पहले, चित्रा 3A में, एक पुनर्निर्माण जिसमें प्रारंभिक डेटा में शामिल कोशिकाओं का 86.6% शामिल था, दिखाया गया है (588 कोशिकाओं में से 509, प्रारंभिक तापमान = 1, पुनरावृत्ति कारक = 1, स्वीकृति कारक = 1)। जब प्रारंभिक तापमान और पुनरावृत्ति और स्वीकृति कारकों में वृद्धि होती है (प्रारंभिक तापमान = 10, पुनरावृत्ति कारक = 5, और स्वीकृति कारक = 5, चित्रा 3 बी), प्रारंभिक कोशिकाओं का एक उच्च प्रतिशत (93.37%) पुनर्निर्मित आइलेट्स में शामिल किया गया था (यानी, 588 कोशिकाओं में से 549)। यहां तक कि बेहतर परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं यदि बहुत अधिक मूल्यों का उपयोग किया जाता है, विशेष रूप से पुनरावृत्ति और स्वीकृति कारकों के लिए, जैसा कि चित्रा 3 C (प्रारंभिक तापमान = 10, पुनरावृत्ति कारक = 1000, स्वीकृति कारक = 500) में चित्रित किया गया है, जहां पुनर्निर्मित आइलेट प्रारंभिक कोशिकाओं के 99.15% (588 कोशिकाओं में से 583) से बना है। अभिसरण भूखंडों (चित्रा 3ए-सी में दाएं कॉलम), तापमान के एक समारोह के रूप में ओवरलैप की गई कोशिकाओं के विकास को दिखाते हुए, यह निर्धारित करने के लिए मूल्यांकन किया जाना चाहिए कि पैरामीटर अनुकूलन प्रक्रिया को कैसे प्रभावित करते हैं। अंगूठे के एक नियम के रूप में, इंटरैक्शन और स्वीकृति कारकों को बढ़ाया जाना चाहिए जब पुनर्निर्मित आइलेट में प्रारंभिक कोशिकाओं का कम प्रतिशत शामिल होता है। नतीजतन, कंप्यूटिंग समय अनिवार्य रूप से बढ़ जाएगा, क्योंकि ये कारक सीधे मूल्यांकन किए गए पुनरावृत्तियों की संख्या में वृद्धि करते हैं। उदाहरण के लिए, ऊपर वर्णित पहले पुनर्निर्माण का कंप्यूटिंग समय 6 सेकंड था। इसके विपरीत, दूसरे और तीसरे पुनर्निर्माण के कंप्यूटिंग समय क्रमशः 21 s और 24 मिनट 6 s थे।

Figure 3
चित्रा 3: पुनर्निर्माण सेटिंग्स में पैरामीटर के सबऑप्टिमल सेट का उपयोग करके आइलेट पुनर्निर्माण पैरामीटर के सबऑप्टिमल सेट का उपयोग करने से पुनर्निर्मित आइलेट्स में प्रयोगात्मक कोशिकाओं का कम प्रतिशत हो सकता है। (ए) बाएं: प्रयोगात्मक कोशिकाओं का 86.6% पुनर्निर्मित आइलेट में शामिल किया गया था (प्रारंभिक तापमान = 1, पुनरावृत्ति कारक = 1, स्वीकृति कारक = 1, कंप्यूटिंग समय = 6 सेकंड)। दाएं: पुनर्निर्माण प्रक्रिया का अभिसरण भूखंड। (बी) बाएं: प्रयोगात्मक कोशिकाओं का 93.4% पुनर्निर्मित आइलेट में शामिल किया गया था (प्रारंभिक तापमान = 10, पुनरावृत्ति कारक = 10, स्वीकृति कारक = 5, कंप्यूटिंग समय = 21 सेकंड)। दाएं: पुनर्निर्माण प्रक्रिया का अभिसरण भूखंड। (C) बाएँ: प्रयोगात्मक कोशिकाओं का 99.15% पुनर्निर्मित आइलेट में शामिल किया गया था (प्रारंभिक तापमान = 10, पुनरावृत्ति कारक = 1000, स्वीकृति कारक = 500, कंप्यूटिंग समय = 24 मिनट, 8 सेकंड)। दाएं: पुनर्निर्माण प्रक्रिया का अभिसरण भूखंड। अभिसरण भूखंडों में तीर पुनर्निर्माण प्रक्रिया की प्रारंभिक और अंतिम संख्या ओवरलैप की गई कोशिकाओं को इंगित करते हैं (पुनर्निर्माण एल्गोरिथ्म के पोस्टप्रोसेसिंग चरण से पहले)। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

पुनर्निर्मित आइलेट से सेल-टू-सेल संपर्कों की पहचान संपर्क सहिष्णुता पैरामीटर (पुनर्निर्माण सेटिंग्स में परिभाषित) के मूल्य पर निर्भर करती है जैसा कि चित्र 4A-C में दिखाया गया है, जहां सेल-टू-सेल संपर्क (काली रेखाओं द्वारा दर्शाया गया है), चित्र 3A-C में दिखाए गए पुनर्निर्मित आर्किटेक्चर से पहचाने गए हैं, प्रस्तुत किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, यदि 1 μm की संपर्क सहिष्णुता को परिभाषित किया गया है, जैसा कि चित्र 4A में है, तो केवल 290 सेल-टू-सेल संपर्कों की पहचान की जाती है। इसके विपरीत, यदि संपर्क सहिष्णुता को 2 μm तक बढ़ा दिया जाता है, जैसा कि चित्र 4B, C में है, तो पहचाने गए कुल संपर्क क्रमशः 636 और 731 तक बढ़ गए हैं (चित्र 4A-C में सांख्यिकी पैनल देखें)। इन अंतरों को चित्र 4A-C के बाएं स्तंभ में दिखाए गए सेल-टू-सेल संपर्कों के दृश्य प्रतिनिधित्व में भी देखा जा सकता है, क्योंकि संपर्क सहिष्णुता के उच्च मूल्य का उपयोग किए जाने के कारण कोशिकाओं के बीच संपर्कों की संख्या स्पष्ट रूप से बढ़ जाती है। यह हाइलाइट करने योग्य है कि संपर्कों की संख्या भी पुनर्निर्मित आइलेट्स में शामिल कोशिकाओं की संख्या पर निर्भर करती है, और इसलिए, तापमान पैरामीटर, पुनरावृत्तियों और स्वीकृति कारकों का संयोजन, और संपर्क सहिष्णुता अंततः पुनर्निर्मित आइलेट की कनेक्टिविटी को निर्धारित करती है, जो आइलेट नेटवर्क और संबंधित नेटवर्क मीट्रिक पर परिलक्षित होती है, जैसा कि चित्र 4A-C के दाएँ स्तंभ में दिखाया गया है। नेटवर्क प्लॉट उपयोगकर्ता को यह कल्पना करने की अनुमति देता है कि विभिन्न कोशिकाएं कैसे जुड़ी हुई हैं। मात्रात्मक रूप से, आइलेट के कनेक्टिविटी गुणों को निम्नलिखित नेटवर्क मैट्रिक्स के संदर्भ में वर्णित किया गया है: औसत डिग्री, घनत्व, औसत क्लस्टरिंग गुणांक, दक्षता और व्यास (इन मैट्रिक्स के बारे में विवरण अनुपूरक फ़ाइल 2 के अनुभाग 9 में परामर्श किया जा सकता है)।

Figure 4
चित्र4: सेल-टू-सेल संपर्कों की पहचान में संपर्क सहिष्णुता पैरामीटर का प्रभाव. (A-C) बाएँ: चित्र 3A-C (290, 636, और 731 पैनल A, B, और C में क्रमशः कुल संपर्क) में दिखाए गए पुनर्निर्मित आइलेट्स से पहचाने गए सेल-टू-सेल संपर्क. संपर्क सहिष्णुता पैरामीटर के लिए उपयोग किए जाने वाले मान 1 μm (A) और 2 μm (B और C) थे। ध्यान दें कि पुनर्निर्मित आइलेट्स में शामिल कक्षों की संख्या पहचाने गए कक्ष-से-कक्ष संपर्कों की संख्या को भी प्रभावित करती है. दाएँ: सेल-टू-सेल संपर्कों से उत्पन्न नेटवर्क संगत बाएँ स्तंभ में दिखाए जाते हैं. नोट नेटवर्क मैट्रिक्स पर कनेक्टिविटी के प्रभाव को आँकड़े पैनल में हाइलाइट किया गया है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

अंत में, एक बार जब आइलेट का पुनर्निर्माण किया गया है और सेल-टू-सेल संपर्कों की पहचान की गई है, तो एक कार्यात्मक सिमुलेशन किया जा सकता है (केवल तभी जब एक संगत जीपीयू उपलब्ध हो)। विशिष्ट सिमुलेशन परिणामों को चित्रा 5 में दिखाया गया है, जिसमें विभिन्न सेल आबादी (π, β, और δ-कोशिकाओं) और पूरे आइलेट (चित्रा 5 में ग्राफिक्स पैनल का ऊपरी प्लॉट) के अभिव्यक्त दोलन शामिल हैं। यह आंकड़ा कनेक्टिविटी और इंटरैक्शन गुणों के परिणामस्वरूप विभिन्न सेल आबादी के बीच समय के साथ चरण अंतर दिखाता है और उपयोगकर्ता को पूरे आइलेट (ब्लैक लाइन) के ऑसिलेटरी व्यवहार में प्रत्येक सेल आबादी (लाल, हरे और नीली रेखाओं) के योगदान को निर्धारित करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, चित्रा 5 के ऊपरी पैनल से पता चलता है कि, जनसंख्या स्तर पर, π और β-कोशिकाएं चरण से पूरी तरह से बाहर दोलन करती हैं, जबकि δ-कोशिकाएं चरण से बाहर दोलन करती हैं, जबकि δ-कोशिकाएं चरण से बाहर निकलती β हैं। इसके अलावा, सिमुलेशन के अनुसार, आइलेट के ऑस्सिलेटरी व्यवहार पर कोशिकाओं के दोलनों का प्रभुत्व होता है, हालांकि अन्य सेल आबादी का प्रभाव भी देखा जा सकता है। ध्यान दें कि सभी आइलेट कोशिकाओं के ऑस्सिलेटरी सिग्नल स्वचालित रूप से डेटा फ़ाइल में सहेजे जाते हैं (अनुपूरक फ़ाइल 2 में तालिका 1 और अनुभाग 13 देखें), इस प्रकार उपयोगकर्ता को सिमुलेशन परिणामों का विस्तृत विश्लेषण करने की अनुमति देता है। एक पूरक के रूप में, आइलेट सिंक्रनाइज़ेशन इंडेक्स, जो दोलनों के चरण सुसंगतता को दर्शाता है, की भी गणना की जाती है और प्रदर्शित की जाती है (चित्रा 5 में ग्राफिक्स पैनल का निचला प्लॉट)। ध्यान दें कि सिंक्रनाइज़ेशन अनुक्रमणिका 0 से 1 तक होती है, जहाँ 0 और 1 क्रमशः आइलेट में सभी कक्षों के बीच एक नल और कुल सिंक्रनाइज़ेशन इंगित करते हैं. सिंक्रनाइज़ेशन अनुक्रमणिका प्लॉट को इसलिए विज़ुअलाइज़ेशन के रूप में व्याख्या की जा सकती है कि कैसे आइलेट कोशिकाओं के बीच synchronicity पुनर्निर्मित आइलेट की कनेक्टिविटी और इंटरैक्शन गुणों के परिणामस्वरूप समय के साथ भिन्न होती है। चूंकि किया गया सिमुलेशन युग्मितऑसिलेटर्स 12 के विचार पर आधारित है और पुनर्निर्मित आइलेट की कनेक्टिविटी पर भारी निर्भर करता है, इसलिए कार्यात्मक सिमुलेशन करने से पहले एक स्वीकार्य आइलेट पुनर्निर्माण और सेल-टू-सेल कनेक्टिविटी तक पहुंचना महत्वपूर्ण है।

Figure 5
चित्रा 5: सिमुलेशन पैरामीटर सिमुलेशन टैब के कॉन्फ़िगरेशन पैनल में परिभाषित किए गए हैं। सिमुलेशन के परिणाम ग्राफिक्स पैनल के सिमुलेशन टैब में दिखाए जाते हैं जहां कोशिकाओं की विभिन्न आबादी (π, β, और δ) और पूरे आइलेट के अभिव्यक्त थरथरानवाला व्यवहार (शीर्ष) दिखाए जाते हैं। सिंक्रनाइज़ेशन इंडेक्स, आइलेट कोशिकाओं के बीच चरण सुसंगतता का एक उपाय, भी दिखाया गया है (नीचे)। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

यह ध्यान देने योग्य है कि व्यावहारिक रूप से प्रक्रिया के हर चरण में, डेटा फ़ाइलें उत्पन्न होती हैं। उत्पन्न डेटा फ़ाइलों का विवरण तालिका 1 में और पूरक फ़ाइल 2 में पाया जा सकता है।

रेती वर्णन
IsletFileName इनपुट डेटा (उपयोगकर्ता द्वारा दिया गया)
IsletFileName_initial.txt प्रारंभिक आइलेट आर्किटेक्चर एल्गोरिथ्म द्वारा पुनर्निर्माण के प्रारंभिक चरण के रूप में प्रस्तावित
IsletFileName_reconstructed.txt पुनर्निर्मित आइलेट (posptrocessed नहीं)
IsletFileName_postprocessed_islet.txt अंतिम पुनर्निर्मित आइलेट और पोस्टरोसेस्ड आइलेट
IsletFileName_processlog.txt पुनर्निर्माण लॉग (अनुकूलन एल्गोरिथ्म)
IsletFileName_overlapped_cells.txt पुनर्निर्माण प्रक्रिया के अंत में ओवरलैप की गई कोशिकाएं (पोस्टप्रोसेसिंग)
IsletFileName_all_contacts.txt सभी संपर्कों की Adjancency मैट्रिक्स
IsletFileName_aa_contacts.txt π-π संपर्कों का Adjancency मैट्रिक्स
IsletFileName_ab_contacts.txt π-β संपर्कों के adjancency मैट्रिक्स
IsletFileName_ad_contacts.txt π-δ संपर्कों के adjancency मैट्रिक्स
IsletFileName_bbbd_contacts.txt β-β और β-δ संपर्कों का Adjancency मैट्रिक्स
IsletFileName_bb_contacts.txt β-β संपर्कों का Adjancency मैट्रिक्स
IsletFileName_bd_contacts.txt β-δ संपर्कों का Adjancency मैट्रिक्स
IsletFileName_dd_contacts.txt δ-δ संपर्कों का Adjancency मैट्रिक्स
IsletFileName_Kmat.txt सिमुलेशन में उपयोग किए जाने वाले इंटरैक्शन मैट्रिक्स
IsletFileName_kuramoto_angles.txt Kuramoto सिमुलेशन के परिणाम

तालिका 1: प्रोजेक्ट फ़ाइल के एक भाग के रूप में सहेजी गई फ़ाइलों का विवरण. ध्यान दें कि प्रोजेक्ट फ़ाइलों को सहेजने के लिए उपयोग किया जाने वाला फ़ाइल नाम स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता द्वारा चयनित प्रारंभिक डेटा फ़ाइल द्वारा निर्धारित किया जाता है।

अनुपूरक फ़ाइल 1: IsletLab के नियंत्रण कक्षों का उपयोग कर प्रोटोकॉल का ग्राफ़िकल विवरण. कृपया इस फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें।

अनुपूरक फ़ाइल 2: IsletLab प्रलेखन. कृपया इस फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें।

अनुपूरक फ़ाइल 3: IsletLab स्थापित करने के लिए आवश्यक सभी फ़ाइलों को शामिल करता है। कृपया इस फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें।

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

उपरोक्त प्रोटोकॉल उपन्यास कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम का उपयोग करके अग्नाशयी आइलेट आर्किटेक्चर के पुनर्निर्माण और विश्लेषण के लिए एक व्यावहारिक दृष्टिकोण की रूपरेखा तैयार करता है। इस काम का मुख्य उद्देश्य आइलेट अनुसंधान समुदाय को अग्नाशयी आइलेट आर्किटेक्चर के रूपात्मक और कनेक्टिविटी गुणों को चिह्नित करने के लिए मात्रात्मक मीट्रिक प्राप्त करने और कम्प्यूटेशनल सिमुलेशन के माध्यम से इस तरह के गुणों के संभावित कार्यात्मक निहितार्थों का मूल्यांकन करने में सक्षम बनाना है।

जबकि इस प्रोटोकॉल में अपनाए गए एल्गोरिदम को पहलेविस्तार से 12,19 में वर्णित किया गया है, उनकी सापेक्ष जटिलता के कारण एक प्रत्यक्ष और उपयोगकर्ता के अनुकूल कार्यान्वयन की कमी थी, इस प्रकार प्रयोगात्मक और सैद्धांतिक कार्य के पूरक उपकरण के रूप में उनके उपयोग को सीमित किया गया था।

सबसे पहले, फेलिक्स-मार्टिनेज़ एट अल.19 द्वारा प्रस्तावित एक हालिया एल्गोरिथ्म का उपयोग प्रयोगात्मक डेटा (जैसे, परमाणु निर्देशांक और सेल प्रकार) से आइलेट आर्किटेक्चर के पुनर्निर्माण के लिए किया जाता है। नतीजतन, उपयोगकर्ता एक आइलेट आर्किटेक्चर प्राप्त करता है जो गैर-ओवरलैपिंग गोलाकार कोशिकाओं से बना होता है, जिसमें रेडियो स्वचालित रूप से रिपोर्ट किए गए प्रयोगात्मक वितरण के अनुसार असाइन किया जाता है। व्यवहार में, पुनर्निर्माण एल्गोरिथ्म एक पुनरावर्ती अनुकूलन प्रक्रिया है जो कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण से महंगी हो जाती है क्योंकि आइलेट में कोशिकाओं की संख्या बढ़ जाती है। इस कारण से, इस प्रोटोकॉल में वर्णित एल्गोरिथ्म के समानांतर प्रसंस्करण कार्यान्वयन का लाभ उठाने के लिए एक मल्टीप्रोसेसर सिस्टम का उपयोग करने की अत्यधिक अनुशंसा की जाती है। जैसा कि ऊपर वर्णित है, पुनर्निर्माण प्रक्रिया के लिए एक महत्वपूर्ण कदम शामिल पैरामीटर (यानी, पुनरावृत्तियों, स्वीकृति कारकों और प्रारंभिक तापमान) के लिए उपयुक्त मूल्यों को परिभाषित करना है, क्योंकि कंप्यूटिंग समय सीधे पुनरावृत्तियों की संख्या से संबंधित होगा, इसके अलावा उपयोग की जाने वाली समानांतर प्रक्रियाओं की संख्या (यानी, पुनर्निर्माण सेटिंग्स में थ्रेड्स पैरामीटर)। यदि कंप्यूटिंग समय एक मुद्दा नहीं है, तो हम दृढ़ता से पुनरावृत्तियों और स्वीकृति कारकों के लिए संभव उच्चतम मूल्यों का उपयोग करने की सलाह देते हैं ताकि प्रदर्शन किए गए पुनरावृत्तियों की संख्या को बढ़ाया जा सके।

प्रोटोकॉल के अगले चरण सेल-टू-सेल संपर्कों की पहचान और आइलेट नेटवर्क की पीढ़ी हैं। दोनों चरण सीधे पुनर्निर्माण प्रक्रिया से संबंधित हैं और इस तरह, पुनर्निर्मित आइलेट्स (और इसलिए इसमें शामिल पैरामीटर) में शामिल कोशिकाओं की संख्या, साथ ही साथ उपयोग किए गए संपर्क सहिष्णुता का मूल्य, सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है।

अंत में, यदि उपयोगकर्ता द्वारा वांछित है, तो कार्यात्मक सिमुलेशन को होआंग एट अल.12 द्वारा प्रस्तावित युग्मित ऑसिलेटर्स के मॉडल के कार्यान्वयन के माध्यम से किया जा सकता है, जो पुनर्निर्माण प्रक्रिया से व्युत्पन्न कनेक्टिविटी नेटवर्क का उपयोग करके ऑस्सिलेटरी सिस्टम को कॉन्फ़िगर करने के लिए किया जाता है। यह देखते हुए कि सिमुलेशन प्रक्रिया में सैकड़ों या हजारों युग्मित विभेदक समीकरणों (आइलेट में प्रत्येक सेल के लिए एक) की एक प्रणाली को हल करना शामिल है, सिमुलेशन एल्गोरिथ्म को जीपीयू का उपयोग करके समानांतर गणना करने की संभावना का लाभ उठाते हुए लागू किया गया है, इस प्रकार उपयोगकर्ता को अपेक्षाकृत कम कंप्यूटिंग समय में काफी लंबे सिमुलेशन अनुकरण करने की अनुमति मिलती है। प्रोटोकॉल के सिमुलेशन चरण में प्रमुख चरण सिमुलेशन पैनल के कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म सेटिंग्स अनुभाग में उपलब्ध ब्लॉकों और थ्रेड्स की उचित संख्या निर्धारित करना है, एक पहलू जो सीधे उपयोग किए गए हार्डवेयर की विशेषताओं से संबंधित है। इसमें शामिल अन्य पैरामीटर (आंतरिक आवृत्ति, प्रारंभिक चरण, और सिमुलेशन पैनल में इंटरैक्शन ताकत), हालांकि सिमुलेशन परिणामों के लिए प्रासंगिक हैं, मुख्य रूप से जांच के तहत समस्या से संबंधित हैं और वांछित सिमुलेशन परिदृश्य का प्रतिनिधित्व करने के लिए विचारशील विचार के बाद उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित किया जाना चाहिए।

प्रोटोकॉल द्वारा प्रदान किए गए लाभों के बावजूद, कुछ सीमाओं को स्वीकार किया जाना चाहिए। सबसे पहले, पुनर्निर्माण प्रक्रिया और सेल-टू-सेल संपर्कों की पहचान से संबंधित पैरामीटर अद्वितीय नहीं हैं और मामले से दूसरे मामले में भिन्न हो सकते हैं। इस कारण से, हालांकि अंगूठे के एक नियम का उपयोग आवश्यक मापदंडों के मूल्य को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है, एक परीक्षण-और-त्रुटि दृष्टिकोण अभी भी अपरिहार्य है। एक और पहलू जो प्रोटोकॉल की प्रयोज्यता को सीमित कर सकता है, वह कम्प्यूटेशनल संसाधनहै, विशेष रूप से प्रोटोकॉल के पुनर्निर्माण और सिमुलेशन चरणों के लिए आवश्यक है। इन सीमाओं के बावजूद, तथ्य यह है कि प्रोटोकॉल के कार्यान्वयन के लिए प्रोग्रामिंग ज्ञान की आवश्यकता नहीं है, विभिन्न पृष्ठभूमि के शोधकर्ताओं को प्रस्तावित एल्गोरिदम का आसानी से उपयोग करने की अनुमति देता है जो अन्यथा गैर-विशिष्ट उपयोगकर्ता के लिए अस्पष्ट रहेगा।

प्रस्तावित प्रोटोकॉल के संभावित उपयोगों में प्रयोगात्मक डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन, सामान्य और परिवर्तित आइलेट्स का तुलनात्मक विश्लेषण (उदाहरण के लिए, टाइप 1 या 2 मधुमेह की उपस्थिति में), या यहां तक कि मात्रात्मक रूपात्मक, संरचनात्मक और नेटवर्क-आधारित मैट्रिक्स का उपयोग करके विभिन्न प्रजातियों के आइलेट्स के बीच तुलना भी शामिलहै। इसके अलावा, यहां उल्लिखित प्रोटोकॉल का उपयोग करके पुनर्निर्मित आइलेट्स का उपयोग विस्तृत कार्यात्मक गणितीय मॉडल उत्पन्न करने के लिए आसानी से किया जा सकता है जिसमें पुनर्निर्माण एल्गोरिथ्म द्वारा निर्धारित कनेक्टिविटी और सेल आकार अग्नाशयी कोशिकाओं के विस्तृत इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल मॉडल के साथ पूरक होते हैं ताकि पुनर्निर्मित आइलेट्स के भीतर अंतरकोशिकीय संचार के कार्यात्मक निहितार्थों को स्पष्ट किया जा सके।

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

लेखकों के पास खुलासा करने के लिए कुछ भी नहीं है।

Acknowledgments

जी.जे. फेलिक्स-मार्टिनेज़ इस परियोजना को दिए गए समर्थन के लिए CONACYT (Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, México) और Universidad Autónoma Metropolitana (México City) के इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग विभाग को धन्यवाद देता है। हम डॉ Danh-Tai Hoang, डॉ Manami हारा, और डॉ Junghyo जो उनके उत्कृष्ट काम और आइलेट आर्किटेक्चर है कि अनुसंधान समुदाय के साथ इस काम संभव बना दिया साझा करने में उदारता के लिए धन्यवाद.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
CUDA-capable NVIDIA graphics card Required for the functional simulations
IsletLab https://github.com/gjfelix/IsletLab (Follow the instructions to download and install the application.)

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Chen, L., Pan, X., Zhang, Y. H., Huang, T., Cai, Y. D. Analysis of Gene Expression Differences between Different Pancreatic Cells. ACS Omega. 4 (4), 6421-6435 (2019).
  2. Longnecker, D. S., Gorelick, F., Thompson, E. D., Histology, Anatomy, Histology, and Fine Structure of the Pancreas. The Pancreas. Beger, H. G., Warshaw, A. L., Hruban, R. H., Buchler, M. W., Lerch, M. M., Neoptolemos, J. P., Shimosegawa, T., Whitcomb, D. C., GroB, C. , Wiley Online Library. (2018).
  3. Liao, E. P., Brass, B., Abelev, Z., Poretsky, L. Endocrine Pancreas. Principles of Diabetes Mellitus. Poretsky, L. , Springer. Cham. (2017).
  4. Noguchi, G. M., Huising, M. O. Integrating the inputs that shape pancreatic islet hormone release. Nature Metabolism. 1, 1189-1201 (2019).
  5. Pérez-Armendariz, E. M. Connexin 36, a key element in pancreatic beta cell function. Neuropharmacology. 75, 557-566 (2013).
  6. Briant, L., et al. δ-cells and β-cells are electrically coupled and regulate α-cell activity via somatostatin. The Journal of Physiology. 596 (2), 197-215 (2018).
  7. Arrojoe Drigo, R., et al. New insights into the architecture of the islet of Langerhans: a focused cross-species assessment. Diabetologia. 58 (10), 2218-2228 (2015).
  8. Cabrera, O., et al. The unique cytoarchitecture of human pancreatic islets has implications for islet cell function. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 103 (7), 2334-2339 (2006).
  9. Folli, F., et al. Pancreatic islet of Langerhans' cytoarchitecture and ultrastructure in normal glucose tolerance and in type 2 diabetes mellitus. Diabetes, Obesity & Metabolism. 20, Suppl 2 137-144 (2018).
  10. Kilimnik, G., et al. Altered islet composition and disproportionate loss of large islets in patients with type 2 diabetes. PloS One. 6 (11), 27445 (2011).
  11. Hoang, D. T., et al. A Conserved Rule for Pancreatic Islet Organization. PloS One. 9 (10), 110384 (2014).
  12. Hoang, D. T., Hara, M., Jo, J. Design Principles of Pancreatic Islets: Glucose-Dependent Coordination of Hormone Pulses. PloS One. 11 (4), 0152446 (2016).
  13. Brissova, M., et al. Assessment of human pancreatic islet architecture and composition by laser scanning confocal microscopy. The Journal of Histochemistry and Cytochemistry: Official Journal of the Histochemistry Society. 53 (9), 1087-1097 (2005).
  14. Félix-Martinez, G. J., Godínez-Fernández, J. R. Mathematical models of electrical activity of the pancreatic β-cell: a physiological review. Islets. 6 (3), 949195 (2014).
  15. Félix-Martínez, G. J., González-Vélez, V., Godínez-Fernández, J. R., Gil, A. Electrophysiological models of the human pancreatic δ-cell: From single channels to the firing of action potentials. International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering. 36 (2), 3296 (2020).
  16. Watts, M., Sherman, A. Modeling the pancreatic α-cell: dual mechanisms of glucose suppression of glucagon secretion. Biophysical Journal. 106 (3), 741-751 (2014).
  17. Lei, C. L., et al. Beta-cell hubs maintain Ca2+ oscillations in human and mouse islet simulations. Islets. 10 (4), 151-167 (2018).
  18. Watts, M., Ha, J., Kimchi, O., Sherman, A. Paracrine regulation of glucagon secretion: the β/α/δ model. American Journal of Physiology. Endocrinology and Metabolism. 310 (8), 597-611 (2016).
  19. Félix-Martínez, G. J., Mata, A., Godínez-Fernández, J. R. Reconstructing human pancreatic islet architectures using computational optimization. Islets. 12 (6), 121-133 (2020).
  20. Hellman, B., Salehi, A., Gylfe, E., Dansk, H., Grapengiesser, E. Glucose generates coincident insulin and somatostatin pulses and antisynchronous glucagon pulses from human pancreatic islets. Endocrinology. 150 (12), 5334-5340 (2009).
  21. Hellman, B., Salehi, A., Grapengiesser, E., Gylfe, E. Isolated mouse islets respond to glucose with an initial peak of glucagon release followed by pulses of insulin and somatostatin in antisynchrony with glucagon. Biochemical and Biophysical Research Communications. 417 (4), 1219-1223 (2012).
  22. Félix-Martínez, G. J. IsletLab: an application to reconstruct and analyze islet architectures. Islets. 14 (1), 36-39 (2022).
  23. Félix-Martínez, G. J., Godínez-Fernández, J. R. Comparative analysis of reconstructed architectures from mice and human islets. Islets. 14 (1), 23-35 (2022).

Tags

Bioengineering अंक 181
संरचनात्मक और कार्यात्मक विश्लेषण के लिए एक उपकरण के रूप में अग्नाशयी आइलेट्स के कम्प्यूटेशनल पुनर्निर्माण
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Félix-Martínez, G. J.,… More

Félix-Martínez, G. J., Nicolás-Mata, A., Godínez-Fernández, J. R. Computational Reconstruction of Pancreatic Islets as a Tool for Structural and Functional Analysis. J. Vis. Exp. (181), e63351, doi:10.3791/63351 (2022).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter