Conservation in Mitochondrial DNA: Parallelized Estimation and Alignment Influence

The wide availability of sequenced biological data has challenged the conventional methods and tools used in molecular biology to compute the conservation index. As the size of input datasets increases, the time-cost of current conservation methods is becoming unafTordable. We propose a new software tool that combines several estimation methods applied to the conservation computation process with parallelization and divide-and-conquer techniques substantially improving its performance without affecting its accuracy. We have also made an in-depth analysis of the impact of different methods and parameter selection on the alignment process applied to input datasets prior to their conservation analysis. We have used sets of mitochondrial DNA sequences with different levels of heterogeneity and length, to provide a full case study. Both the software tool and the input datasets used in this research are freely available at http://www.zaramit.orglconservation_inde

Cell Migration within 3D Microenvironments: an Integrative Perspective from the Membrane to the Nucleus

La migración celular es fundamental para la vida y el desarrollo. Desafortunadamente, la movilidad celular también está asociada con algunas de las principales causas de morbilidad y mortalidad, incluidos los trastornos inmunitarios, esqueléticos y cardiovasculares, así como la metástasis del cáncer. Las células dependen en su capacidad para percibir y responder a estímulos externos en muchos procesos fisiológicos y patológicos (p. ej., desarrollo embrionario, angiogénesis, reparación de tejidos y progresión tumoral). El objetivo global de esta tesis doctoral fue investigar la respuesta migratoria de células individuales a señales bioquímicas y biofísicas. En particular, el enfoque de esta investigación se centró en los mecanismos que permiten a las células percibir e internalizar señales bioquímicas y biofísicas y la influencia de estos estímulos en la respuesta migratoria de las células individuales.El primer estudio tuvo como objetivo establecer una metodología para facilitar la integración de estudios teóricos con datos experimentales. Al minimizar la intervención del usuario, el sistema propuesto basado en técnicas de optimización Bayesiana gestionó de manera eficiente la calibración de los modelos in silico, que de otro modo sería tediosa y propensa a errores. Posteriormente, se construyó un modelo in silico para investigar cómo los estímulos bioquímicos y biofísicos influyen en el movimiento celular en tres dimensiones. Este modelo computacional integró algunos de los principales actores que permiten a las células percibir y responder a señales externas, que pueden actuar a diferentes escalas e interactuar entre sí. Los resultados mostraron, por un lado, que las células cambian su comportamiento migratorio en función de la pendiente de los gradientes químicos y la concentración absoluta de factores químicos (por ejemplo, factores de crecimiento) a su alrededor. Por otro lado, estos resultados revelaron que la respuesta migratoria de las células a la rigidez y densidad de la matriz depende de su fenotipo. En general, la tesis destaca la dependencia de la migración celular tridimensional al fenotipo de las células (es decir, el tamaño de su núcleo, la deformabilidad del mismo) y las propiedades del microambiente circundante (por ejemplo, el perfil químico, la rigidez de la matriz, el confinamiento).Cell migration is fundamental for life and development. Unfortunately, cell motility is also associated with some of the leading causes of morbidity and mortality, including immune, skeletal, and cardiovascular disorders as well as cancer metastasis. Cells rely on their ability to perceive and respond to external stimuli in many physiological and pathological processes (e.g., embryonic development, angiogenesis, tissue repair, and tumor progression). The global objective of this doctoral thesis was to investigate the migratory response of individual cells to biochemical and biophysical cues. In particular, the focus of this research was on the mechanisms enabling cells to perceive and internalize biochemical and biophysical cues and the influence of these stimuli on the migratory response of individual cells. The first study aimed at establishing a methodology to facilitate the integration of theoretical studies with experimental data. By minimizing user intervention, the proposed framework based on Bayesian optimization techniques efficiently handled the otherwise tedious and error-prone calibration of in silico models. Afterward, an in silico model was built to investigate how biochemical and biophysical stimuli influence three-dimensional cell motion. This computational model integrated some of the main actors enabling cells to probe and respond to external cues, which may act at different scales and interact with each other. The results showed, on the one hand, that cells change their migratory behavior based on the slope of chemical gradients and the absolute concentration of chemical factors (e.g., growth factors) around them. On the other hand, these results revealed that cells’ migratory response to matrix stiffness and density depends on their phenotype. Overall, this thesis highlights the dependence of three-dimensional cell migration on both cells’ phenotype (i.e., nucleus size, deformability) and the properties of the surrounding microenvironment (e.g., chemical profile, matrix rigidity, confinement).<br /

Unravelling cell migration: defining movement from the cell surface

Cell motility is essential for life and development. Unfortunately, cell migration is also linked to several pathological processes, such as cancer metastasis. Cells’ ability to migrate relies on many actors. Cells change their migratory strategy based on their phenotype and the properties of the surrounding microenvironment. Cell migration is, therefore, an extremely complex phenomenon. Researchers have investigated cell motility for more than a century. Recent discoveries have uncovered some of the mysteries associated with the mechanisms involved in cell migration, such as intracellular signaling and cell mechanics. These findings involve different players, including transmembrane receptors, adhesive complexes, cytoskeletal components , the nucleus, and the extracellular matrix. This review aims to give a global overview of our current understanding of cell migration

Diseño y estudio de herramientas para el análisis del índice de conservación del ADN mitocondrial

El objetivo principal de este Proyecto Fin de Carrera es el estudio y desarrollo de herramientas software para calcular de manera automatizada el índice de conservación de conjuntos de secuencias biológicas. Este conjunto de herramientas, pese a poder utilizarse de forma independiente, constituyen un potente sistema cuando se utilizan de forma combinada. El índice de conservación es un estadístico muestral que tiene especial importancia en el estudio de la patogenicidad de mutaciones, el cual consiste en determinar si una mutación puede producir una enfermedad o por el contrario, es inocua al organismo en que se produce. Constituye una de las herramientas de las que disponen los biólogos para realizar los estudios evolutivos. En la actualidad, los esfuerzos realizados por la comunidad científica para automatizar este proceso han producido contadas herramientas web con algunas limitaciones. Sorprende especialmente el no haber encontrado ninguna que permita utilizar este valor estadístico sobre grandes volúmenes de datos como un valioso instrumento adicional en este tipo de estudios. Para resolver este problema, se han implementado una serie de algoritmos haciendo uso de técnicas de programación modular para desarrollar el núcleo del sistema; y pequeñas utilidades para automatizar tareas auxiliares como el tratamiento de los conjuntos de secuencias o los análisis estadísticos requeridos para validar los experimentos realizados. Entre las dificultades encontradas durante el desarrollo de este proyecto cabe destacar la necesidad de formación previa en temas biológicos, ya que no se habían tratado estos temas a lo largo de la carrera. Por otro lado, la necesidad de realizar un tratamiento sobre los conjuntos de secuencias biológicas también implicó importantes esfuerzos en distintas fases del trabajo realizado. Por último, la obtención de información adicional relativa a la división de dichas secuencias para facilitar su análisis supuso un importante obstáculo a resolver en el último tramo del proyecto. Los resultados del sistema diseñado para los conjuntos de secuencias biológicas han sido muy positivos, especialmente teniendo en cuenta el volumen de datos con el que se ha estado trabajando, muy superior al empleado en estudios anteriores. Gracias a la información extraída de los informes generados por el sistema desarrollado se ha podido constatar la presencia de mutaciones ya conocidas por la comunidad bióloga, lo que demuestra la validez de los resultados obtenidos

Caracterización y simulación de matrices de fibras con distintas distribuciones y concentraciones de colágeno mediante elementos finitos

Entender el comportamiento mecánico de los hidrogeles de colágeno es un aspecto fundamental en muchos de los procesos celulares. Se sabe que las células se comportan de diferente forma en función de su microambiente mecánico. Con el objetivo de caracterizar las propiedades mecánicas de los hidrogeles con distintas concentraciones de colágeno, se lleva a cabo un modelo computacional. Dicho modelo consiste en una distribución real de fibras de colágeno embebidas en un medio acuoso. Este modelo a su vez sirve como aproximación de la matriz extracelular de modo que podemos determinar las propiedades mecánicas del entorno celular. Partiendo de datos experimentales que nos definen la arquitectura de distintas fibras según su concentración de colágeno (2.0 mg/ml, 2.5 mg/ml, 4.0 mg/ml) y ensayo realizado (para cada concentración de colágeno se realizan tres ensayos diferentes), se aplican una serie de algoritmos en Octave con el objetivo de modelar y reconstruir la estructura tridimensional de las fibras de colágeno. Para simular la distribución real de las fibras de colágeno, se definen de manera individual todas y cada una de las fibras en función de su arquitectura incluyendo además los entrecruzamientos (cross-linkers) entre fibras. Para completar el modelo del hidrogel de colágeno, se modela además una matriz que simula un medio acuoso en el cual se embebe la distribución real de fibras de colágeno. Las propiedades mecánicas de los distintos hidrogeles de colágeno se determinan a partir de un ensayo de cizalladura llevado a cabo mediante elementos finitos (ABAQUS), a partir del cual se mide la rigidez de los hidrogeles de colágeno, determinando cómo varía la rigidez en función de las distintas concentraciones de colágeno y en función de la deformación del conjunto de fibras. Por último, la simulación computacional ha permitido ver la gran heterogeneidad que existe en las propiedades mecánicas de las matrices para una misma concentración de fibras de colágeno. También se ha visto el efecto de rigidización de los hidrogeles a medida que aumenta la deformación por el estiramiento de las fibras de colágeno. Efecto observado en tejidos biol´ogicos blandos.<br /

Estudio de las características mecánicas de la matriz extracelular en la formación de esferoides tumorales

La migración celular en células cancerígenas es un proceso vital a la hora de la formación y proliferación de la masa tumoral. Los hidrogeles de colágeno son los más usados en ensayos in vitro debido a su biocompatibilidad y a su capacidad de reproducir las características de los tejidos humanos.En el presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) se va a tratar de replicar una serie de ensayos in vitro realizados con células tumorales de pulmón (línea H1299) en hidrogeles con base de colágeno mediante un modelo computacional. Este modelo computacional simula la migración celular en función de las características mecánicas de la matriz extracelular en la que se encuentran, como la rigidez, la viscosidad o el comportamiento elástico.Se estudiará la precisión del modelo utilizado a la hora de simular diferentes casos en los que la proliferación celular es distinta debido a diferentes parámetros iniciales que determinan, directa o indirectamente, las características mecánicas de la matriz. Las simulaciones que se van a realizar en este estudio se centrarán en analizar los valores de tres características indicadoras de la proliferación de las células tumorales. Estas características que se van a medir son:- Número de agregados celulares que se forman.- Tamaño de estos agregados celulares.- Velocidad de migración de las células y los agregados.En los ensayos que se van a tratar de replicar, se estudia la influencia de la hormona TGF-β en los resultados. Obteniéndose unos resultados que indican que, en presencia de esta hormona, se facilita la proliferación celular.Además, este modelo permite la visualización de los resultados iteración por iteración mediante un programa externo llamado Paraview, en este va a ser posible importar las simulaciones realizadas y observar la formación de los agregados celulares a través del tiempo.<br /

Integration of in vitro and in silico Models Using Bayesian Optimization With an Application to Stochastic Modeling of Mesenchymal 3D Cell Migration

Cellular migration plays a crucial role in many aspects of life and development. In this paper, we propose a computational model of 3D migration that is solved by means of the tau-leaping algorithm and whose parameters have been calibrated using Bayesian optimization. Our main focus is two-fold: to optimize the numerical performance of the mechano-chemical model as well as to automate the calibration process of in silico models using Bayesian optimization. The presented mechano-chemical model allows us to simulate the stochastic behavior of our chemically reacting system in combination with mechanical constraints due to the surrounding collagen-based matrix. This numerical model has been used to simulate fibroblast migration. Moreover, we have performed in vitro analysis of migrating fibroblasts embedded in 3D collagen-based fibrous matrices (2 mg/ml). These in vitro experiments have been performed with the main objective of calibrating our model. Nine model parameters have been calibrated testing 300 different parametrizations using a completely automatic approach. Two competing evaluation metrics based on the Bhattacharyya coefficient have been defined in order to fit the model parameters. These metrics evaluate how accurately the in silico model is replicating in vitro measurements regarding the two main variables quantified in the experimental data (number of protrusions and the length of the longest protrusion). The selection of an optimal parametrization is based on the balance between the defined evaluation metrics. Results show how the calibrated model is able to predict the main features observed in the in vitro experiments