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树突会形成对其功能至关重要的分支模式，但引导树突树形态的机制仍未得到充分理解，能够预测信号如何引导形态形成的定量模型也仍然有限。果蝇幼虫的 ddaE 神经元是一种本体感觉神经元，其树突树具有典型的不对称结构，并呈现后侧偏向的分支模式。我们利用动态��图文法（DGG）开发了一种计算模型，将 ddaE 树突发育模拟为基于图的动力系统，并通过单一形态发生素梯度构建树突树结构。结合 Teneurin-m（Ten-m）形态发生素的空间梯度、资源约束和自我规避规则，我们对 ddaE 树突进行模拟，所得结果准确再现了生物 ddaE 神经元的形态特征，包括初级分支的取向、后侧偏向、分支树分布以及分支长度统计特征。我们发现，单一形态发生素梯度产生的响应足以引导计算机生成树突树。零模型分析表明，模拟得到的树突树呈现非随机的空间组织和拓扑组织，与生物学约束相符。我们的研究结果表明，基于单一形态发生素梯度的规则足以生成复杂的不对称树突模式，并提供了一个经过验证的计算框架，可用于在计算机模拟中检验各种扰动。
树突会发育形成对其功能至关重要的分支模式，但引导树突树状形态形成的机制仍未得到充分阐明，能够预测信号如何引导形态形成的定量模型也仍然有限。果蝇幼虫的 ddaE 神经元是一种本体感觉神经元，具有特征性的非对称树突树状结构，其分支偏向后侧。我们利用动态图库语法（Dynamical Graph Grammar，DGG）开发了一种计算模型，将 ddaE 树突发育模拟为基于图的动态系统，并使用单一形态发生素梯度构建树突树状结构。我们的模拟结合了 Teneurin-m（Ten-m）形态发生素的空间梯度、资源约束和自我回避规则，能够准确再现生物 ddaE 神经元的形态特征，包括一级分支的方向、后侧偏向、分支树分布以及分支长度统计。我们发现，对单一形态发生素梯度的响应足以引导计算机生成的树突树状结构。零模型分析表明，模拟树突树状结构呈现出非随机的空间组织和拓扑组织，符合生物学约束。我们的研究结果表明，基于单一形态发生素梯度的规则足以生成复杂的非对称树突模式，并为在计算机模拟中测试扰动提供了经过验证的计算框架。
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关键词：ddaE神经元 · 树突形态发生 · 动态图文法 · 形态发生素梯度 · 计算建模
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.27.741078v1?rss=1