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Enregistrement W3046370608 · doi:10.1101/2020.08.03.234369

A dynamic and spatially periodic micro-pattern of HES5 expression underlies the probability of neuronal differentiation in the mouse spinal cord

2020· preprint· en· W3046370608 sur OpenAlexaff
Veronica Biga, Joshua Hawley, Emma Johns, Daniel Han, Jochen Kursawe, Paul Glendinning, Cerys Manning, Nancy Papalopulu

Notice bibliographique

RevueResearch Explorer (The University of Manchester) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomitogenesisNeurogenesisNotch signaling pathwayProgenitor cellCell biologyCell fate determinationTranscription factorBiologyHES1ProgenitorNeuroscienceChemistryStem cellSomiteSignal transductionEmbryoGeneticsEmbryogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some regulatory transcription factors (TFs), such as the Helix-loop-Helix TF, HES5, show dynamic expression including ultradian oscillations, when imaged in real time at the single cell level. Such dynamic expression is key for enabling cell state transitions in a tissue environment. In somitogenesis, such expression is highly synchronised in blocks of tissue (somites), however, in neurogenesis it is not known how single cell dynamics are coordinated, the multiscale pattern that emerges and the significance for differentiation. In this study, we monitor the expression of HES5 protein ex-vivo in the developing spinal cord and identify the existence of microclusters of HES5 expressing progenitors that are spatially periodic along the dorso-ventral (D-V) axis and that in addition are temporally dynamic. We use multiscale computational modelling to show that such microclusters arise at least in part from local synchronisation in HES5 levels between single cells mediated by Notch-Delta interactions. We find that the HES5 microclusters are less dynamic in the presence of a Notch inhibitor showing that Notch mediated cell-cell communication is required for temporal characteristics. Moreover, predictions from the computational modelling and experimental data show that the strength of interaction between neighbouring cells is a key factor controlling the rate of differentiation in a domain specific manner. Our work provides evidence of co-ordination between single cells in the tissue environment during the progenitor to neural transition and shows the functional role of complexity arising from simple interactions between cells.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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