MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2578648396 · doi:10.1088/1478-3975/aa5a61

Modeling dynamics of mutants in heterogeneous stem cell niche

2017· article· en· W2578648396 sur OpenAlexaff
Leili Shahriyari, Ali Mahdipour–Shirayeh

Notice bibliographique

RevuePhysical Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésNicheBiologyStem cellMutantStem cell nicheCell biologyProcess (computing)Evolutionary biologyGeneticsComputer scienceProgenitor cellEcologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studying the stem cell (SC) 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 SCs in the SC niche collaborating with each other to maintain tissue homeostasis: border stem cells (BSCs), which are responsible in controlling the number of non-stem cells as well as stem cells, and central stem cells (CeSCs), which regulate the SC niche. Here, we develop a bi-compartmental stochastic model for the SC 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 SC niche, a small but non-zero number of SC proliferations must occur in the CeSC compartment. Moreover, the migration of BSCs to CeSCs delays the spread of mutants. Furthermore, the fixation probability of mutants in the SC niche is independent of types of SC division as long as all SCs do not divide fully asymmetrically. Additionally, the progeny of CeSCs have a much higher chance than the progeny of BSCs to take over the entire niche.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical BiologyMême sujetCancer Cells and MetastasisTravaux en français237 207