Abstract Cytoskeletal structure and force generation within cells must be carefully regulated as the developing organ grows to reach a final size and shape. However, how the complex regulation of multiple features of tissue architecture is simultaneously coordinated remains poorly understood. Through iterations between experiments and novel computational multi-scale model simulations, we investigate the combined regulation of cytoskeletal regulation and proliferation in the growing wing imaginal disc. First, we found through experiments and calibrated model simulations that the local curvature and nuclear positioning of cells in the growing wing disc are defined by patterning of nested spatial domains of peaks in apical and basal contractility. Additionally, predictions from model simulations that incorporate a mechanistic description of interkinetic nuclear migration demonstrate that cell proliferation increases the local basal curvature of the wing disc. This is confirmed experimentally as basal curvature increases when growth and proliferation are increased through insulin signaling. In surprising contrast, we experimentally found that Decapentaplegic (Dpp), the key morphogen involved in both growth control and patterning of the anterior-posterior axis, counteracts increases in tissue bending due to cell proliferation via a combined mechanism that balances the competing impacts of both proliferation and patterning of cell contractility. Overall, the high conservation of these regulatory interactions suggests an important balancing mechanism through dual regulation of proliferation and cytoskeleton to meet the multiple criteria defining tissue morphogenesis.

ABSTRACT Microtubules (MTs) are cytoskeletal fibers that undergo dynamic instability (DI), a remarkable process involving phases of growth and shortening separated by stochastic transitions called catastrophe and rescue. Dissecting dynamic instability mechanism(s) requires first characterizing and quantifying these dynamics, a subjective process that often ignores complexity in MT behavior. We present a S tatistical T ool for A utomated D ynamic I nstability A nalysis (STADIA), which identifies and quantifies not only growth and shortening, but also a category of intermediate behaviors that we term ‘stutters.’ During stutters, the rate of MT length change tends to be smaller in magnitude than during typical growth or shortening phases. Quantifying stutters and other behaviors with STADIA demonstrates that stutters precede most catastrophes in our dimer-scale MT simulations and in vitro experiments, suggesting that stutters are mechanistically involved in catastrophes. Related to this idea, we show that the anti-catastrophe factor CLASP2γ works by promoting the return of stuttering MTs to growth. STADIA enables more comprehensive and data-driven analysis of MT dynamics compared to previous methods. The treatment of stutters as distinct and quantifiable DI behaviors provides new opportunities for analyzing mechanisms of MT dynamics and their regulation by binding proteins.

Epithelial sheets play important roles in defining organ architecture during development. Here, we employed an iterative experimental and multi-scale computational modeling approach to decouple direct and indirect effects of actomyosin-generated forces, nuclear positioning, extracellular matrix (ECM), and cell-cell adhesion in shaping Drosophila wing imaginal discs, a powerful system for elucidating general principles of epithelial morphogenesis. Basally generated actomyosin forces are found to regulate apically biased nuclear positioning and are required for generating epithelial bending and cell elongation of the wing disc pouch. Surprisingly, however, short-term pharmacological inhibition of ROCK-driven actomyosin contractility does not impact the maintenance of tissue height or curved shape. In comparison, the relative tautness of the extracellular basement membrane is also patterned between regions of the wing disc. However, computational simulations show that patterning of ECM tautness provides only a minor contribution to modulating tissue shape. Instead, the buildup of a passive ECM pre-strain serves a principle role in shape maintenance. Surprisingly, this is independent from the maintenance of actomyosin contractility. Furthermore, apical adhesion between the two cell layers within the wing disc was shown to require ROCK-driven actomyosin activity in the absence of the basal extracellular matrix. This apical adhesion between the two cell layers provides additional mechanical support to help maintain tissue integrity. The combined experimental and computational approach provides general insight into how the subcellular forces are generated and maintained within individual cells to induce tissue curvature and suggests an important design principle of epithelial organogenesis whereby forces generated by actomyosin followed by maintenance as pre-strain within the ECM are interconnected, but functionally separable.

Experimental measurements or computational model predictions of the post-translational regulation of enzymes needed in a metabolic pathway is a difficult problem. Consequently, regulation is mostly known only for well-studied reactions of central metabolism in various model organisms. In this study, we utilize two approaches to predict enzyme regulation policies and investigate the hypothesis that regulation is driven by the need to maintain the solvent capacity in the cell. The first predictive method uses a statistical thermodynamics and metabolic control theory framework while the second method is performed using a hybrid optimization-reinforcement learning approach. Efficient regulation schemes were learned from experimental data that either agree with theoretical calculations or result in a higher cell fitness using maximum useful work as a metric. Model predictions provide the following novel general principles: (1) the regulation itself causes the reactions to be much further from equilibrium instead of the common assumption that highly non-equilibrium reactions are the targets for regulation; (2) regulation is used to maintain the concentrations of both immediate and downstream product concentrations rather than to maintain a specific energy charge; and (3) the minimal regulation needed to maintain metabolite levels at physiological concentrations also results in the maximal energy production rate that can be obtained at physiological conditions. The resulting energy production rate is an emergent property of regulation which may be represented by a high value of the adenylate energy charge. In addition, the predictions demonstrate that the amount of regulation needed can be minimized if it is applied at the beginning or branch point of a pathway, in agreement with common notions. The approach is demonstrated for three pathways in the central metabolism of E. coli (gluconeogenesis, glycolysis-TCA and Pentose Phosphate-TCA) that each require different regulation schemes. It is shown quantitatively that hexokinase, glucose 6-phosphate dehydrogenase and glyceraldehyde phosphate dehydrogenase, all branch points of pathways, play the largest roles in regulating central metabolism.

Mitotic rounding during cell division is critical for preventing daughter cells from inheriting an abnormal number of chromosomes, a condition that occurs frequently in cancer cells. Cells must significantly expand their apical area and transition from a polygonal to circular apical shape to achieve robust mitotic rounding in epithelial tissues, which is where most cancers initiate. However, how cells mechanically regulate robust mitotic rounding within packed tissues is unknown. Here, we analyze mitotic rounding using a newly developed multi-scale subcellular element computational model that is calibrated using experimental data. Novel biologically relevant features of the model include separate representations of the sub-cellular components including the apical membrane and cytoplasm of the cell at the tissue scale level as well as detailed description of cell properties during mitotic rounding. Regression analysis of predictive model simulation results reveals the relative contributions of osmotic pressure, cell-cell adhesion and cortical stiffness to mitotic rounding. Mitotic area expansion is largely driven by regulation of cytoplasmic pressure. Surprisingly, mitotic shape roundness within physiological ranges is most sensitive to variation in cell-cell adhesivity and stiffness. An understanding of how perturbed mechanical properties impact mitotic rounding has important potential implications on, amongst others, how tumors progressively become more genetically unstable due to increased chromosomal aneuploidy and more aggressive.

Abstract Understanding the mechanisms of cellular aging processes is crucial for attempting to extend organismal lifespan and for studying age-related degenerative diseases. Yeast cells divide through budding, providing a classical biological model for studying cellular aging. With their powerful genetics, relatively short lifespan and well-established signaling pathways also found in animals, yeast cells offer valuable insights into the aging process. Recent experiments suggested the existence of two aging modes in yeast characterized by nucleolar and mitochondrial declines, respectively. In this study, by analyzing experimental data it was shown that cells evolving into those two aging modes behave differently when they are young. While buds grow linearly in both modes, cells that consistently generate spherical buds throughout their lifespan demonstrate greater efficacy in controlling bud size and growth rate at young ages. A three-dimensional chemical-mechanical model was developed and used to suggest and test hypothesized mechanisms of bud morphogenesis during aging. Experimentally calibrated simulations showed that tubular bud shape in one aging mode could be generated by locally inserting new materials at the bud tip guided by the polarized Cdc42 signal during the early stage of budding. Furthermore, the aspect ratio of the tubular bud could be stabilized during the late stage, as observed in experiments, through a reduction on the new cell surface material insertion or an expansion of the polarization site. Thus model simulations suggest the maintenance of new cell surface material insertion or chemical signal polarization could be weakened due to cellular aging in yeast and other cell types. Significance Statement Aging yeast exhibits two modes with different bud shapes. Experimental data analysis reveals that control of growth rate and bud size is more robust in cells aging in a spherical budding mode than in cells aging in a tubular budding mode. A computational model was developed and used in combination with experiments to test the hypothesized mechanisms underlying different types of budding in aging cells. Model simulations suggest that localized growth is sufficient to generate tubular budding and its aspect ratio can be stabilized through the regulation of chemical signals with an expanding polarization site or a decline on the new cell surface material insertion. Proposed mechanisms of morphological changes in aging yeast can be present in other cell types.

The concept of critical concentration (CC) is central to understanding behaviors of microtubules and other cytoskeletal polymers. Traditionally, these polymers are understood to have one CC, measured multiple ways and assumed to be the subunit concentration necessary for polymer assembly. However, this framework does not incorporate dynamic instability (DI), and there is work indicating that microtubules have two CCs. We use our previously established simulations to confirm that microtubules have (at least) two experimentally relevant CCs and to clarify the behaviors of individuals and populations relative to the CCs. At free subunit concentrations above the lower CC (CCIndGrow), growth phases of individual filaments can occur transiently ; above the higher CC (CCPopGrow), the population’s polymer mass will increase persistently . Our results demonstrate that most experimental CC measurements correspond to CCPopGrow, meaning “typical” DI occurs below the concentration traditionally considered necessary for polymer assembly. We report that [free tubulin] at steady state does not equal CCPopGrow, but instead approaches CCPopGrow asymptotically as [total tubulin] increases and depends on the number of stable microtubule seeds. We show that the degree of separation between CCIndGrow and CCPopGrow depends on the rate of nucleotide hydrolysis. This clarified framework helps explain and unify many experimental observations.

Abstract The exact mechanism controlling cell growth remains a grand challenge in developmental biology and regenerative medicine. The Drosophila wing disc tissue serves as an ideal biological model to study growth regulation due to similar features observed in other developmental systems. The mechanism of growth regulation in the wing disc remains a subject of intense debate. Most existing models to study tissue growth focus on either chemical signals or mechanical forces only. Here we developed a multiscale chemical-mechanical coupled model to test a growth regulation mechanism depending on the spatial range of the morphogen gradient. By comparing the spatial distribution of cell division and the overall shape of tissue obtained in the coupled model with experimental data, our results show that the distribution of the Dpp morphogen can be critical in resulting tissue size and shape. A larger tissue size with a faster growth rate and more symmetric shape can be achieved if the Dpp gradient spreads in a larger domain. Together with the absorbing boundary conditions, the feedback regulation that downregulates Dpp receptors on the cell membrane allows the further spread of the morphogen away from its source region, resulting in prolonged tissue growth at a more spatially homogeneous growth rate. Summary Statement A multiscale chemical-mechanical model was developed by coupling submodels representing dynamics of a morphogen gradient at the tissue level, intracellular chemical signals, and mechanical properties at the subcellular level. By applying this model to study the Drosophila wing disc, it was found that the spatial range of the morphogen gradient affected tissue growth in terms of the growth rate and the overall shape.

Abstract The budding yeast, Saccharomyces cerevisiae , is a prime biological model to study mechanisms underlying asymmetric growth. Previous studies have shown that, prior to yeast bud emergence, polarization of a conserved small GTPase, Cdc42, must be established. Additionally, hydrolase changes the mechanical properties of the cell wall and plasma membrane with the periplasm between them (cell surface). However, how the surface mechanical properties in the emerging bud are different from the properties of the mother cell and their role in bud formation are not well understood. We hypothesize that the polarized chemical signal alters the local dimensionless ratio of stretching to bending stiffness of the cell surface of the emerging yeast bud. To test this hypothesis, a novel three-dimensional coarse-grained particle-based model has been developed which describes inhomogeneous mechanical properties of the cell surface. Model simulations suggest that regulation of the dimensionless ratio of stretching to bending stiffness of the cell surface is necessary to initiate bud formation. Furthermore, model simulations predict that bud shape depends strongly on the experimentally observed molecular distribution of the polarized signaling molecule Cdc42, while the neck shape of the emerging bud is strongly impacted by the properties of the chitin and septin ring. This 3D model of asymmetric cell growth can also be used for studying viral budding and other vegetative reproduction processes performed via budding.

We demonstrate and characterize a first-principles approach to modeling the mass action dynamics of metabolism. Starting from a basic definition of entropy expressed as a multinomial probability density using Boltzmann probabilities with standard chemical potentials, we derive and compare the free energy dissipation and the entropy production rates. We express the relation between entropy production and the chemical master equation for modeling metabolism, which unifies chemical kinetics and chemical thermodynamics. Because prediction uncertainty with respect to parameter variability is frequently a concern with mass action models utilizing rate constants, we compare and contrast the maximum entropy model, which has its own set of rate parameters, to a population of standard mass action models in which the rate constants are randomly chosen. We show that a maximum entropy model is characterized by a high probability of free energy dissipation rate and likewise entropy production rate, relative to other models. We then characterize the variability of the maximum entropy model predictions with respect to uncertainties in parameters (standard free energies of formation) and with respect to ionic strengths typically found in a cell.