論文の概要: Inherited or produced? Inferring protein production kinetics when protein counts are shaped by a cell's division history

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09374v2
• Date: Mon, 30 Jun 2025 22:13:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-02 17:57:15.57044
• Title: Inherited or produced? Inferring protein production kinetics when protein counts are shaped by a cell's division history
• Title（参考訳）: 遺伝か生産か?細胞分裂史によってタンパク質数が形成されるときのタンパク質産生動態の推測
• Authors: Pedro Pessoa, Juan Andres Martinez, Vincent Vandenbroucke, Frank Delvigne, Steve Pressé,
• Abstract要約: 分裂細胞に対するタンパク質産生動態の推測は、母細胞からの複雑なタンパク質の継承である。 蛍光測定は、新しく作られたタンパク質だけでなく、連続した細胞分裂によって引き継がれたタンパク質を反映することがある。 グリコーゲン合成に関わる酵母のglc3遺伝子の活性化を調べた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8802008255570535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Inferring protein production kinetics for dividing cells is complicated protein inheritance from the mother cell. For instance, fluorescence measurements -- commonly used to assess gene activation -- may reflect not only newly produced proteins but also those inherited through successive cell divisions. In such cases, observed protein levels in any given cell are shaped by its division history. As a case study, we examine activation of the glc3 gene in yeast involved in glycogen synthesis and expressed under nutrient-limiting conditions. We monitor this activity using snapshot fluorescence measurements via flow cytometry, where GFP expression reflects glc3 promoter activity. A na\"ive analysis of flow cytometry data ignoring cell division suggests many cells are active with low expression. Explicitly accounting for the (non-Markovian) effects of cell division and protein inheritance makes it impossible to write down a tractable likelihood -- a key ingredient in physics-inspired inference, defining the probability of observing data given a model. The dependence on a cell's division history breaks the assumptions of standard (Markovian) master equations, rendering traditional likelihood-based approaches inapplicable. Instead, we adapt conditional normalizing flows (a class of neural network models designed to learn probability distributions) to approximate otherwise intractable likelihoods from simulated data. In doing so, we find that glc3 is mostly inactive under stress, showing that while cells occasionally activate the gene, expression is brief and transient.
• Abstract（参考訳）: 分裂細胞に対するタンパク質産生動態の推測は、母細胞からの複雑なタンパク質の継承である。 例えば、一般的に遺伝子の活性化を評価するために使用される蛍光測定は、新しく作られたタンパク質だけでなく、連続した細胞分裂によって継承されたタンパク質も反映する可能性がある。 このような場合、任意の細胞で観察されたタンパク質のレベルはその分裂の歴史によって形成される。 本研究は,グリコーゲン合成に関わる酵母のglc3遺伝子の活性化と,栄養制限条件下での発現について検討した。 GFP発現はglc3プロモーター活性を反映する。 細胞分裂を無視するフローサイトメトリーデータの「Na\」分析は、多くの細胞が低発現で活動していることを示唆している。 細胞分裂とタンパク質の遺伝の(非マルコフ的な)効果を明示的に説明することは、物理的にインスパイアされた推論において重要な要素である、抽出可能な可能性を書き留めることが不可能となり、モデルに与えられたデータを観測する確率を定義する。 セルの分割履歴への依存は、標準(マルコフ)マスター方程式の仮定を破り、従来の可能性に基づくアプローチは適用できない。 代わりに、条件付き正規化フロー(確率分布を学習するために設計されたニューラルネットワークモデルのクラス)をシミュレートされたデータから、他の方法では難解な可能性の近似に適応する。 こうすることで、glc3はほとんどがストレス下で不活性であり、細胞が時折遺伝子を活性化する一方で、発現は簡潔で過渡的であることを示す。

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