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Enregistrement W2100555030 · doi:10.1186/s12915-015-0191-8

Mechanisms of blood homeostasis: lineage tracking and a neutral model of cell populations in rhesus macaques

2015· article· en· W2100555030 sur OpenAlexaff
Sidhartha Goyal, Sanggu Kim, Irvin S. Y. Chen, Tom Chou

Notice bibliographique

RevueBMC Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKavli Institute for Theoretical Physics, University of California, Santa BarbaraNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteArmy Research OfficeCenter for AIDS Research, University of WashingtonNational Science FoundationNational Institutes of HealthUniversity of California, Los AngelesCalifornia Institute of Regenerative MedicineUniversity of California, Santa Barbara
Mots-clésBiologyclone (Java method)Lineage (genetic)HaematopoiesisPopulationStem cellProgenitor cellEvolutionary biologyGeneticsCell biologyImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: How a potentially diverse population of hematopoietic stem cells (HSCs) differentiates and proliferates to supply more than 10(11) mature blood cells every day in humans remains a key biological question. We investigated this process by quantitatively analyzing the clonal structure of peripheral blood that is generated by a population of transplanted lentivirus-marked HSCs in myeloablated rhesus macaques. Each transplanted HSC generates a clonal lineage of cells in the peripheral blood that is then detected and quantified through deep sequencing of the viral vector integration sites (VIS) common within each lineage. This approach allowed us to observe, over a period of 4-12 years, hundreds of distinct clonal lineages. RESULTS: While the distinct clone sizes varied by three orders of magnitude, we found that collectively, they form a steady-state clone size-distribution with a distinctive shape. Steady-state solutions of our model show that the predicted clone size-distribution is sensitive to only two combinations of parameters. By fitting the measured clone size-distributions to our mechanistic model, we estimate both the effective HSC differentiation rate and the number of active HSCs. CONCLUSIONS: Our concise mathematical model shows how slow HSC differentiation followed by fast progenitor growth can be responsible for the observed broad clone size-distribution. Although all cells are assumed to be statistically identical, analogous to a neutral theory for the different clone lineages, our mathematical approach captures the intrinsic variability in the times to HSC differentiation after transplantation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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