Differential Equation Modeling of Cell Population Dynamics in Skeletal Muscle Regeneration from Single-Cell Transcriptomic Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Skeletal muscle regeneration is a complex process orchestrated by diverse cell populations within a dynamic niche. In response to muscle damage and intercellular signaling, these cells undergo cell fate and migration decisions including quiescence, activation, proliferation, differentiation, infiltration, apoptosis, and exfiltration. The emergence of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) studies of muscle regeneration offers a significant opportunity to refine models of regeneration and enhance our understanding of cellular interactions. To better understand how crosstalk between cell types governs cell fate decisions and cell population dynamics, we developed a novel non-linear ordinary differential equation model guided by scRNA-seq data. Our model consists of 9 variables and 19 parameters, capturing the dynamics of key myogenic lineage and immune cell types. We calibrated time-series scRNA-seq data to units of cells per cubic millimeter of tissue and fit our model’s parameters to capture the observed dynamics, validating on an independent time series. The model successfully captures regeneration dynamics, particularly after incorporating a novel type of regulatory interaction between M2 macrophages and satellite cells that has been hypothesized in the literature. Our model lays a foundation for future computational explorations of muscle regeneration, modeling of disease conditions, and in silico testing of therapeutic strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».