The correlation between cell and nucleus size is explained by an eukaryotic cell growth model
Notice bibliographique
Résumé
In eukaryotes, the cell volume is observed to be strongly correlated with the nuclear volume. The slope of this correlation depends on the cell type, growth condition, and the physical environment of the cell. We develop a computational model of cell growth and proteome increase, incorporating the kinetics of amino acid import, protein/ribosome synthesis and degradation, and active transport of proteins between the cytoplasm and the nucleoplasm. We also include a simple model of ribosome biogenesis and assembly. Results show that the cell volume is tightly correlated with the nuclear volume, and the cytoplasm-nucleoplasm transport rates strongly influence the cell growth rate as well as the cell/nucleus volume ratio (C/N ratio). Ribosome assembly and the ratio of ribosomal proteins to mature ribosomes also influence the cell volume and the cell growth rate. We find that in order to regulate the cell growth rate and the cell/nucleus volume ratio, the cell must optimally control groups of kinetic and transport parameters together, which could explain the quantitative roles of canonical growth pathways. Finally, although not explicitly demonstrated in this work, we point out that it is possible to construct a detailed proteome distribution using our model and RNAseq data, provided that a quantitative cell division mechanism is known.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».