The spreading of misfolded proteins is a known hallmark in some neurodegenerative diseases, known as proteinopathies. A significant example is the tau protein, associated with many pathologies, such as Alzheimer's. In this work, we discuss and compare two different models for the mathematical modelling of protein misfolding, namely the heterodimer model and the Fisher-Kolmogorov model, as well as their numerical discretizations. We introduce a discontinuous Galerkin method on polygonal and polyhedral grids for space discretization to accurately simulate the wavefronts typically observed in the prionic spreading. Starting from the semidiscrete formulations, we use a Crank-Nicolson scheme to advance in time. Finally, we simulate the spreading of the misfolded tau protein in a two-dimensional brain slice in the sagittal plane with a polygonal agglomerated grid. The simulation is performed using both the presented models, and we compare the results and the differences deriving from the modelling choices.


翻译:错误折叠蛋白质的扩散是某些神经退行性疾病(称为蛋白病)的已知标志。一个重要的例子是与阿尔茨海默病等多种病理相关的tau蛋白。本文讨论并比较了两种不同的蛋白质错误折叠数学模型,即异二聚体模型和Fisher-Kolmogorov模型,以及它们的数值离散化方法。我们引入了一种基于多边形和多面体网格的不连续伽辽金方法进行空间离散,以精确模拟朊病毒传播中通常观察到的波阵面。基于半离散公式,我们采用Crank-Nicolson格式进行时间推进。最后,我们在一个使用多边形聚合网格的矢状面二维脑切片中模拟了错误折叠tau蛋白的扩散。模拟分别采用上述两种模型进行,我们比较了结果以及因建模选择导致的差异。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
乌克兰纵深打击如何重塑俄罗斯的战略选择
专知会员服务
2+阅读 · 7月24日
俄乌战争中关于中程打击无人机部署的经验启示
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
伊朗不对称防空战略的演进
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
11+阅读 · 7月22日
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员