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Enregistrement W2112180211 · doi:10.1007/s11538-012-9766-5

Deterministic Versus Stochastic Cell Polarisation Through Wave-Pinning

2012· article· en· W2112180211 sur OpenAlexafffund
Georg R. Walther, Athanasius F. M. Marée, Leah Edelstein‐Keshet, Verônica A. Grieneisen

Notice bibliographique

RevueBulletin of Mathematical Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene Regulatory Network Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Institute of General Medical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthRoyal Society
Mots-clésCDC42Cell polarityGTPasePolarization (electrochemistry)Stochastic modellingPhysicsStatistical physicsMotilityBiophysicsBiologyBiological systemCellChemistryMathematicsCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell polarization is an important part of the response of eukaryotic cells to stimuli, and forms a primary step in cell motility, differentiation, and many cellular functions. Among the important biochemical players implicated in the onset of intracellular asymmetries that constitute the early phases of polarization are the Rho GTPases, such as Cdc42, Rac, and Rho, which present high active concentration levels in a spatially localized manner. Rho GTPases exhibit positive feedback-driven interconversion between distinct active and inactive forms, the former residing on the cell membrane, and the latter predominantly in the cytosol. A deterministic model of the dynamics of a single Rho GTPase described earlier by Mori et al. exhibits sustained polarization by a wave-pinning mechanism. It remained, however, unclear how such polarization behaves at typically low cellular concentrations, as stochasticity could significantly affect the dynamics. We therefore study the low copy number dynamics of this model, using a stochastic kinetics framework based on the Gillespie algorithm, and propose statistical and analytic techniques which help us analyse the equilibrium behaviour of our stochastic system. We use local perturbation analysis to predict parameter regimes for initiation of polarity and wave-pinning in our deterministic system, and compare these predictions with deterministic and stochastic spatial simulations. Comparing the behaviour of the stochastic with the deterministic system, we determine the threshold number of molecules required for robust polarization in a given effective reaction volume. We show that when the molecule number is lowered wave-pinning behaviour is lost due to an increasingly large transition zone as well as increasing fluctuations in the pinning position, due to which a broadness can be reached that is unsustainable, causing the collapse of the wave, while the variations in the high and low equilibrium levels are much less affected.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations55
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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