A dynamical systems treatment of transcriptomic trajectories in hematopoiesis
Notice bibliographique
Résumé
Inspired by Waddington’s illustration of an epigenetic landscape, cell-fate transitions have been envisioned as bifurcating dynamical systems, wherein the dynamics of an exogenous signal couples to a cell’s enormously complex signaling and transcriptional machinery, eliciting a qualitative transition in the collective state of a cell – its fate. It remains unclear, however, whether the dynamical systems framework can go beyond a word-based caricature of the system and provide sharp quantitative insights that further our understanding of differentiation. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), which measures the distributions of possible transcriptional states in large populations of differentiating cells, provides an alternate view, in which development is marked by the individual concentration variations of a myriad of genes. Here, starting from formal mathematical derivations, we challenge these transcriptomic trajectories to a rigorous statistical evaluation of whether they display signatures consistent with bifurcations. After pinpointing bifurcations along transcriptomic trajectories of the neutrophil branch of hematopoeitic differentiation we are able to further leverage the primitive features of a linear instability to identify the single-direction in gene expression space along which the bifurcation unfolds and identify possible gene contributors. This scheme identifies transcription factors long viewed to play a crucial role in the process of neutrophil differentiation in addition to identifying a host of other novel genetic players. Most broadly speaking, we provide evidence that, though very high-dimensional, a bifurcating dynamical systems formalism might be appropriate for the process of cellular differentiation and that it can be leveraged to provide insights. Ambitiously, our work attempts to take a step beyond data-analysis and towards the construction of falsifiable mathematical models that describe the dynamics of the entire transcriptome.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».