Optimal structure of heterogeneous stem cell niche: The importance of cell migration in delaying tumorigenesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studying the stem cell niche architecture is a crucial step for investigating the process of oncogenesis and obtaining an effective stem cell therapy for various cancers. Recently, it has been observed that there are two groups of stem cells in the stem cell niche collaborating with each other to maintain tissue homeostasis. One group comprises the border stem cells, which is responsible to control the number of non-stem cells as well as stem cells. The other group, central stem cells, regulates the stem cell niche. In the present study, we develop a bi-compartmental stochastic model for the stem cell niche to study the spread of mutants within the niche. The analytic calculations and numeric simulations, which are in perfect agreement, reveal that in order to delay the spread of mutants in the stem cell niche, a small but non-zero number of stem cell proliferations must occur in the central stem cell compartment. Moreover, the migration of border stem cells to the central stem cell compartment delays the spread of mutants. Furthermore, the fixation probability of mutants in the stem cell niche is independent of types of stem cell division as long as all stem cells do not divide fully asymmetrically. Additionally, the progeny of central stem cells have a much higher chance than the progeny of border stem cells to take over the entire niche.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».