The cell signaling structure function

要約

生細胞顕微鏡法は、細胞の運動とシグナル伝達ダイナミクスのパターンを表示する5次元 $(x,y,z,channel,time)$ ムービーをキャプチャします。
ここでは、5 次元生細胞顕微鏡ムービーで細胞シグナル伝達ダイナミクスの時空間パターンを見つけるためのアプローチを紹介します。これは、予想されるパターンダイナミクスの先験的な知識やトレーニング データを必要としないという点でユニークです。
提案された細胞シグナル伝達構造関数 (SSF) は、細胞シグナル伝達状態を核強度に対する核強度として最適に測定するコルモゴロフ構造関数です。
現在の最先端の細胞核比と比較して大幅な改善が見られます。
SSF キモグラフは、各時空間セル重心に SSF 値、または速度などの関数出力を保存します。
類似性のパターンは、基準正規化圧縮距離 (NCD) によって識別されます。
NCD は、入力 SSF キモグラフを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カーネルであり、空間全体で NCD によって特定されたパターン類似性を最適に捕捉します。
唯一のパラメータは、予想されるセル半径 ($\mu m$) です。
クラスター構造関数の新しい定式化により、RKHS 表現からの埋め込みがどの程度意味を持つかを最適に推定します。
ヒト乳房上皮 (MCF10A) 細胞の 2 次元単層、光遺伝学下の 3 次元 MCF10A スフェロイドの動画について、さまざまな発がん性変異間の ERK および AKT シグナル伝達の影響を定量化し、ERK シグナル伝達と細胞速度パターンの関係を定量化した結果が示されています。
ERK およびヒト人工多能性幹細胞の操作。

要約(オリジナル)

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 .

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