論文の概要: Deep learning of geometrical cell division rules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22587v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 11:41:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.173804
- Title: Deep learning of geometrical cell division rules
- Title（参考訳）: 幾何学的細胞分裂規則の深層学習
- Authors: Alexandre Durrmeyer, Jean-Christophe Palauqui, Philippe Andrey,
- Abstract要約: セル形状と分割平面位置決めの関係をデータベースで検討する手法を提案する。
UNetアーキテクチャを用いて,母細胞形状から分割パターンを学習し,予測する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.24832437237368
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The positioning of new cellular walls during cell division plays a key role in shaping plant tissue organization. The influence of cell geometry on the positioning of division planes has been previously captured into various geometrical rules. Accordingly, linking cell shape to division orientation has relied on the comparison between observed division patterns and predictions under specific rules. The need to define a priori the tested rules is a fundamental limitation of this hypothesis-driven approach. As an alternative, we introduce a data-based approach to investigate the relation between cell geometry and division plane positioning, exploiting the ability of deep neural network to learn complex relationships across multidimensional spaces. Adopting an image-based cell representation, we show how division patterns can be learned and predicted from mother cell geometry using a UNet architecture modified to operate on cell masks. Using synthetic data and A. thaliana embryo cells, we evaluate the model performances on a wide range of diverse cell shapes and division patterns. We find that the trained model accounted for embryo division patterns that were previously irreconcilable under existing geometrical rules. Our work shows the potential of deep networks to understand cell division patterns and to generate new hypotheses on the control of cell division positioning.
- Abstract（参考訳）: 細胞分裂における新しい細胞壁の位置は、植物組織の形成において重要な役割を担っている。
分裂面の位置に対する細胞幾何学の影響は、以前は様々な幾何学的規則に捉えられていた。
したがって, 細胞形状と分裂方向の関連付けは, 特定の規則下での観察された分裂パターンと予測との比較に頼っている。
テストされたルールの優先順位を定義する必要性は、この仮説駆動アプローチの基本的な制限である。
代案として,多次元空間における複雑な関係を学習する深層ニューラルネットワークの能力を活用し,セル幾何学と分割平面位置決めの関係をデータベースで検討する手法を提案する。
画像に基づく細胞表現を採用することで、UNetアーキテクチャを用いて母細胞形状から分割パターンを学習し、予測し、セルマスク上で動作させる方法を示す。
人工データとA. thaliana胚細胞を用いて,多様な細胞形態と分裂パターンのモデル性能を評価した。
トレーニングされたモデルでは,既存の幾何学的規則の下では不可能であった胚分裂パターンが説明できることがわかった。
本研究は, 細胞分裂パターンを理解し, 細胞分裂位置の制御に関する新たな仮説を創出する深層ネットワークの可能性を示す。
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