Modeling of fungal mycelium growth by fourth-class continuous stochastic cellular automaton with continuously defined growth conditions

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The aim of this work was to simulate the growth and spatial structure of the fungal mycelium using a cellular automaton based on the synthesis of various model approaches. The spatial structure of the mycelium is described in the structural submodel of the cellular automaton, which determines the growth rate in the direction of larger resource amount and the number of branches of the mycelium per area unit. The amount of available substrate determines the probability of unidirectional apical growth. Another, biochemical part of the model allows us to describe the rate of transport of resources into the cell, their transport within the mycelium, and also their excretion, and is intended to describe the vertical and horizontal migration in the soil of two nutrients. The proposed model makes it possible to quantitatively describe such a feature of fungal colony growth as more active absorption of resources by external cells, compared to central ones due to separation of transport resources into active and passive resources. The active transport was described using the Michaelis-Menten kinetics. We were able to simulate the stockpiling of surplus resources and their redistribution over the mycelium after the exhaustion of reserves in the external environment, and also to simulate typical growth patterns of mycelial colonies that were observed in experiments published in the literature.

About the authors

Anatoliy Sergeevich Shumilov

Institute of Physicochemical and Biological Problems of Soil Science of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: anatoliy.sergreevich.shumilov@gmail.com

postgraduate student, junior researcher of Mathematical Modeling of Ecosystems Laboratory

Russian Federation, Pushchino

Sergey Alexandrovich Blagodatsky

Institute of Physicochemical and Biological Problems of Soil Science of Russian Academy of Sciences

Email: sblag@mail.ru

doctor of biological sciences, leading researcher of Soil Nitrogen and Carbon Cycles Laboratory

Russian Federation, Pushchino

References

  1. Добровольский Г.В. Педосфера - оболочка жизни планеты Земля // Биосфера. 2009. Т. 1, № 1. С. 6-14.
  2. Dix N.J., Webster J. Fungal ecology. Springer-Science+Business Media, 1995. 549 p.
  3. Hofsten B.V., Rydéean A.L. Submerged cultivation of a thermotolerant basidiomycete on cereal flours and other substrates // Biotechnology and Bioengineering. 1975. Vol. 17 (8). P. 1183-1197.
  4. Alton L. The viability of microscopic fungal cultures from soddy-podzolic soil at different temperatures of sea and river water // Microbiology. Vol. 52. P. 482-485.
  5. Ritz K., Young I.M. Interactions between soil structure and fungi // Mycologist. 2004. Vol. 18 (2). P. 52-59.
  6. Jacobs H., et al. Solubilization of calcium phosphate as a consequence of carbon translocation by Rhizoctonia solani // FEMS Microbiology Ecology. 2002. Vol. 40 (1). P. 65-71.
  7. Boswell G.P. Modelling mycelial networks in structured environments // Mycological research. 2008. Vol. 112 (9). P. 1015-1025.
  8. Boswell G.P., Hopkins S. Linking hyphal growth to colony dynamics: spatially explicit models of mycelia // Fungal Ecology. 2008. № 1 (4). P. 143-154.
  9. Regalado C.M., Sleeman B.D., Ritz K. Aggregation and collapse of fungal wall vesicles in hyphal tips: a model for the origin of the Spitzenkörper // Philosophical Transactions of the Royal Society of London B: Biological Sciences. 1997. Vol. 352 (1364). P. 1963-1974.
  10. Szabo R., Štofanı́ková V. Presence of organic sources of nitrogen is critical for filament formation and pH-dependent morphogenesis in Yarrowia lipolytica // FEMS microbiology letters. 2002. Vol. 206 (1). P. 45-50.
  11. Gbolagade J., et al. Effect of physico-chemical factors and semi-synthetic media on vegetative growth of Lentinus subnudus (Berk.), an edible mushroom from Nigeria // Food chemistry. 2006. Vol. 99 (4). P. 742-747.
  12. Вигонт В.А., Миронычева Е.С., Топаж А.Г. Модификация модели роста грибов Чантера-Торнли и ее анализ средствами многоподходного имитационного моделирования // Компьютерные исследования и моделирование. 2015. № 7 (2). С. 375-385.
  13. Stadler D.R. Chemotropism in Rhizopus nigricans: the staling reaction // Journal of Cellular and Comparative Physiology. 1952. Vol. 39 (3). P. 449-474.
  14. Meyer A., et al. Simulating mycorrhiza contribution to forest C-and N cycling-the Mycofon model // Plant and soil. 2010. Vol. 327 (1-2). P. 493-517.
  15. Семенов А.Я., Абрамова Л.П., Хохряков М.К. Определитель паразитных грибов на плодах и семенах культурных растений. Л.: Колос: Ленингр. отд-ние, 1980. 302 с.
  16. Сычёв П.А., Ткаченко Н.П. Грибы и грибоводство. М.: АСТ-Сталкер, 2003. 511 с.
  17. Davidson F.A. Mathematical modelling of mycelia: a question of scale // Fungal Biology Reviews, 2007. № 21 (1). P. 30-41.
  18. Кураков А.В., Харин С.А. Взаимодействия грибов и дождевых червей // Биотические связи грибов: мосты между царствами: мат-лы VII всерос. микологической школы-конф. с междунар. уч. М.: МГУ, 2015. С. 67-105.
  19. Федоровская Г.И. Грибная энциклопедия. М.: Рипол-Классик, 2002. 574 с.
  20. Ryan F.J., Beadle G., Tatum E. The tube method of measuring the growth rate of Neurospora // American Journal of Botany. 1943. P. 784-799.
  21. Madkour S., et al. Effect of treatment with industrial waste water on the growth and pathogenicity of some soil-borne fungi // Journal of Agricultural Sciences Mansoura University. 1991. Vol. 16, 3. P. 598-614.
  22. Gow N., et al. The fungal colony // Cambridge University Press 2007. Vol. 21.
  23. Горбунова И.А. Макромицеты Приобских боров // Сибирский ботанический вестник. 2007. № 2 (1). С. 41-50.
  24. Ritz K. Growth responses of some soil fungi to spatially heterogeneous nutrients // FEMS Microbiology Ecology. 1995. Vol. 16 (4). P. 269-279.
  25. Ames R., et al. Hyphal uptake and transport of nitrogen from two 15N-labelled sources by Glomus mosseae, a vesicular-arbuscular mycorrhizal fungus // New Phytologist. 1983. Vol. 95 (3). P. 381-396.
  26. Kaiser C., et al. Microbial community dynamics alleviate stoichiometric constraints during litter decay // Ecology letters. 2014. Vol. 17 (6). P. 680-690.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1 - Logic of apical growth and branching

Download (18KB)
3. Figure 2 - Growth of trichoderma in a cross in the agar-air trap system. Dark cells - agar, lighter (gray) - mycelium; white space between dark blocks - air traps

Download (5KB)
4. Figure 3 - Mycelium growth in a cross in the model

Download (161KB)

Copyright (c) 2017 Shumilov A.S., Blagodatsky S.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».