Clonal evolution of stem and differentiated cells can be predicted by integrating cell‐intrinsic and ‐extrinsic parameters
Notice bibliographique
Résumé
Stem cells and their derivatives represent a renewable source of cells for therapeutic applications. However, the inability to quantitatively integrate and exploit the effects of multiple parameters on the fate of stem cells limits their use in clinical applications. To address this, we developed a computational model that combines probabilistic, individual-cell and deterministic cell-population parameters to simultaneously calculate the specific effects of exogenous and endogenous factors on the overall population-dynamics behaviour. The model tracks the progeny trajectory of individual cells over several generations as a threshold function of ligand-receptor signalling interactions. Simulations in silico were validated against an Oct 4-promoter-driven green-fluorescent-protein-expressing murine embryonic stem cell line, and used to understand the effects of key parameters on the clonal evolution of stem versus differentiated cells in this system. Our approach demonstrated the ability to distinguish between individual-cell and population-averaged parameters with respect to their effects on governing dynamic behaviour. Moreover, we could discriminate between digital versus graded regulation of the Oct 4 transcription factor in accounting for experimental observations. Finally, we showed that our approach could be generalized to other stem-cell systems, in particular the previously characterized intestinal crypt system, in elucidating relative contributions of stem and progenitor cells to population output. On the basis of all these results, we believe that our iterative experimental and computational approach has been found to be useful for the study of various stem-cell systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».