Dynamical landscapes of cell fate decisions.
Dynamical landscapes of cell fate decisions.
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DOI：
10.1098/rsfs.2022.0002
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发表时间：
2022-08-06
期刊：
影响因子：
4.4
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
在发育期间细胞多样性的产生涉及在离散细胞状态之间转变的分化细胞。20世纪40年代，发育生物学家康拉德·沃丁顿（Conrad Waddington）引入了一个景观隐喻来描述这一过程。一个细胞的发育路径被描绘成一个球滚动通过一个地形的分支山谷与细胞命运的决定代表的分支点，在两个可用的山谷之间的一个球决定。在这里，我们讨论了在构建定量动力学模型的启发，这种观点的细胞分化的进展。我们描述了一个基于突变理论和动力系统方法的框架，为细胞分化的定量几何模型提供了基础。这些模型可以拟合实验数据，并用于对细胞分化进行定量预测。该理论表明，细胞命运决定可以用少量的决定结构来描述，因此细胞只有两种不同的方式在两种命运中做出二元选择。我们讨论了这些机制的生物学相关性，并建议该方法广泛适用于分化动态的定量分析和确定发展决策的原则。
The generation of cellular diversity during development involves differentiating cells transitioning between discrete cell states. In the 1940s, the developmental biologist Conrad Waddington introduced a landscape metaphor to describe this process. The developmental path of a cell was pictured as a ball rolling through a terrain of branching valleys with cell fate decisions represented by the branch points at which the ball decides between one of two available valleys. Here we discuss progress in constructing quantitative dynamical models inspired by this view of cellular differentiation. We describe a framework based on catastrophe theory and dynamical systems methods that provides the foundations for quantitative geometric models of cellular differentiation. These models can be fit to experimental data and used to make quantitative predictions about cellular differentiation. The theory indicates that cell fate decisions can be described by a small number of decision structures, such that there are only two distinct ways in which cells make a binary choice between one of two fates. We discuss the biological relevance of these mechanisms and suggest the approach is broadly applicable for the quantitative analysis of differentiation dynamics and for determining principles of developmental decisions.
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发育过程中细胞命运动态的无基因方法。
影响因子：
7.7
作者：
Corson F;Siggia ED
通讯作者：
Siggia ED
DOI：
10.1073/pnas.1621412114
发表时间：
2017-02-28
影响因子：
11.1
作者：
Bargaje, Rhishikesh;Trachanaa, Kalliopi;Hood, Leroy
通讯作者：
Hood, Leroy
影响因子：
4.6
作者：
Bessonnard, Sylvain;De Mot, Laurane;Chazaud, Claire
通讯作者：
Chazaud, Claire
影响因子：
3.7
作者：
Davila-Velderrain J;Martinez-Garcia JC;Alvarez-Buylla ER
通讯作者：
Alvarez-Buylla ER
DOI：
10.1126/science.aar5780
发表时间：
2018-06-01
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Briggs JA;Weinreb C;Wagner DE;Megason S;Peshkin L;Kirschner MW;Klein AM
通讯作者：
Klein AM