Cell fate-decision as high-dimensional critical state transition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cell fate choice and commitment of multipotent progenitor cells to a differentiated lineage requires broad changes of their gene expression profile. However, how progenitor cells overcome the stability of their robust gene expression configuration (attractor) and exit their state remains elusive. Here we show that commitment of blood progenitor cells to the erythroid or the myeloid lineage is preceded by the destabilization of their high-dimensional attractor state and that cells undergo a critical state transition. Single-cell resolution analysis of gene expression in populations of differentiating cells affords a new quantitative index for predicting critical transitions in a high-dimensional state space: decrease of correlation between cells with concomitant increase of correlation between genes as cells approach a tipping point. The detection of “rebellious cells” which enter the fate opposite to the one intended corroborates the model of preceding destabilization of the progenitor state. Thus, “early-warning signals” associated with critical transitions can be detected in statistical ensembles of high-dimensional systems, offering a formal tool for analyzing single-cell’s molecular profiles that goes beyond computational pattern recognition but is based on dynamical systems theory and can predict impending major shifts in cell populations in development and disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».