一种多尺度的sarcomere-to-fiber建模方法,用于时间依赖的单轴骨肌肉力学
Maxime Hoyaux1, Abderrahman Tamoud2, Tang Gu3
1Univ. Lille, IMT Nord Europe, JUNIA, Univ. Artois, ULR 4515 - LGCgE, Laboratoire de Génie Civil et géo-Environnement, F-59000 Lille, France; PrediTwins Lab, 59000 Lille, France.
这项研究介绍了骨肌肉机制的多尺度模型,将分子过程与整个肌肉行为联系起来. 该模型准确地预测了被动肌肉特征,并对实验数据进行了验证,为研究提供了新的工具.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 连续性力学是连续性的.
- 分子建模分子建模
背景情况:
- 由于层次结构和生物物理特性,骨肌肉力学模型是复杂的.
- 现有的模型往往缺乏详细整合的萨尔科梅尔水平机制和整个肌肉的行为.
研究的目的:
- 开发一个多尺度连续模型的骨肌肉力学.
- 在组织尺度的配方中整合肉类细胞水平机制 (滴氨酸,动氨酸-肌氨酸).
- 为了捕捉关键的被动机械特征而没有现象学粘性弹性.
主要方法:
- 开发了一个分离异构和同构贡献的复合框架.
- 模拟的肌纤维细胞使用actin-myosin弱结合和titin纤维作为不同的网络.
- 采用了一个网络改变框架,用于刚性演变的动态内部变量.
- 嵌入非亲属变形以捕捉异步的sarcomeric元素参与.
主要成果:
- 该模型成功地重现了关键的被动肌肉特征:非线性硬化,速率灵敏度和放松.
- 在各种加载协议中,与人类和动物肌肉纤维的实验数据有很强的一致性.
- 在纤维和组织尺度上验证了模型.
结论:
- 多尺度模型为骨肌肉研究提供了一个计算效率高,生理学上有基础的工具.
- 将分子过程与宏观力学联系起来,提供一种生物物理上可解释的框架.
- 适用于模拟健康和生病的肌肉,与组织工程和康复相关.
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