Heterogeneity of Sonic Hedgehog response dynamics and fate specification in single neural progenitors
Notice bibliographique
Résumé
During neural tube patterning, a gradient of Sonic hedgehog (Shh) signaling specifies ventral progenitor fates. The cellular response to Shh is processed through a genetic regulatory network (GRN) to specify distinct fate decisions. This process integrates Shh response level, duration, and other inputs and is affected by noise in signaling and cell position. How reliably the Shh response profile predicts the fate choice of a single cell remains unclear. Here, we use live imaging to track neural progenitors in developing zebrafish and quantify both Shh and fate reporters in single cells over time. We found that there is significant heterogeneity between Shh response and fate choice in single cells. We quantitatively modeled reporter intensities to obtain single-cell response levels over time and systematically evaluated their correlation with cell fate specification. Motor neuron progenitors (pMNs) exhibit a high degree of variability in their Shh responses, which is particularly prominent in the posterior neural tube where the Shh response dynamics are similar to those of the more ventrally fated lateral floor plate cells (LFPs). Our results highlight the precision limit of morphogen-interpretation GRNs in small and dynamic target cell fields.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».