論文の概要: The cell signaling structure function
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02501v2
- Date: Thu, 11 Jan 2024 12:30:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-13 02:43:50.134830
- Title: The cell signaling structure function
- Title（参考訳）: 細胞シグナリング構造の機能
- Authors: Layton Aho, Mark Winter, Marc DeCarlo, Agne Frismantiene, Yannick
Blum, Paolo Armando Gagliardi, Olivier Pertz, Andrew R. Cohen
- Abstract要約: Live Cell Microscopyは、5-D $(xy,z, channel,time)$の映画を撮影する。
本稿では, 5次元ライブ細胞映画において, 期待パターンの事前知識を必要とせず, トレーニングデータも必要とせず, 細胞シグナル伝達のパターンを見つけるためのアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16060719742433224
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Live cell microscopy captures 5-D $(x,y,z,channel,time)$ movies that display
patterns of cellular motion and signaling dynamics. We present here an approach
to finding spatiotemporal patterns of cell signaling dynamics in 5-D live cell
microscopy movies unique in requiring no a priori knowledge of expected pattern
dynamics, and no training data. The proposed cell signaling structure function
(SSF) is a Kolmogorov structure function that optimally measures cell signaling
state as nuclear intensity w.r.t. surrounding cytoplasm, a significant
improvement compared to the current state-of-the-art cytonuclear ratio. SSF
kymographs store at each spatiotemporal cell centroid the SSF value, or a
functional output such as velocity. Patterns of similarity are identified via
the metric normalized compression distance (NCD). The NCD is a reproducing
kernel for a Hilbert space that represents the input SSF kymographs as points
in a low dimensional embedding that optimally captures the pattern similarity
identified by the NCD throughout the space. The only parameter is the expected
cell radii ($\mu m$). A new formulation of the cluster structure function
optimally estimates how meaningful an embedding from the RKHS representation.
Results are presented quantifying the impact of ERK and AKT signaling between
different oncogenic mutations, and by the relation between ERK signaling and
cellular velocity patterns for movies of 2-D monolayers of human breast
epithelial (MCF10A) cells, 3-D MCF10A spheroids under optogenetic manipulation
of ERK, and human induced pluripotent stem cells .
- Abstract（参考訳）: 生きた細胞顕微鏡は、5d $(x,y,z,channel,time)$の映画を撮影し、細胞の動きとシグナルのダイナミクスのパターンを表示する。
本稿では, 予測パターンダイナミクスの事前知識を必要とせず, トレーニングデータも不要な5次元ライブセル顕微鏡映画において, 細胞シグナル伝達ダイナミクスの時空間的パターンを探索する手法を提案する。
提案する細胞シグナリング構造関数(ssf)は、細胞質周辺の核強度w.r.t.の細胞シグナリング状態を最適に測定するコルモゴロフ構造関数であり、現在の細胞核比と比較して著しく改善されている。
SSFキモグラフは、各時空間セルセントロイドにSSF値または速度のような機能出力を格納する。
類似性のパターンは、計量正規化圧縮距離(NCD)を介して同定される。
ncdは、入力 ssf kymographs を空間全体の ncd によって識別されるパターンの類似性を最適に捉えた低次元埋め込みの点として表現するヒルベルト空間の再生核である。
唯一のパラメータは期待セル radii ($\mu m$) である。
クラスタ構造関数の新しい定式化は、RKHS表現からの埋め込みがいかに意味を持つかを最適に推定する。
その結果,ヒト乳癌上皮細胞 (MCF10A) の2次元単分子膜, ERKのオプトジェネティック操作下での3次元MCF10A球体, およびヒト誘導多能性幹細胞のERKシグナル伝達と細胞速度パターンとの関係を定量化した。
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