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J-GLOBAL ID：202002212170652429   整理番号：20A1932992

細胞移動の状態を推定するための確率的方法【JST・京大機械翻訳】

Stochastic Methods for Inferring States of Cell Migration

著者 (7件)： Allen R. J. (Department of Pharmacology, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, United States) ,  Welch C. (Department of Pharmacology, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, United States) ,  Pankow Neha (Department of Pharmacology, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, United States) ,  Hahn Klaus M. (Department of Pharmacology, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, United States) ,  Hahn Klaus M. (Computational Medicine Program, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, United States) ,  Elston Timothy C. (Department of Pharmacology, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, United States) ,  Elston Timothy C. (Computational Medicine Program, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, United States)
資料名： Frontiers in Physiology (Web)  (Frontiers in Physiology (Web))
巻： 11  ページ： 822  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7093A  ISSN： 1664-042X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 細胞移動は,基質またはマトリックスを通して移動する細胞の能力に言及する。ネット運動を達成するためには,アクチン細胞骨格の時空間調節が必要である。指向性細胞運動を生成する調節機構を同定し,定量化するために,コンピュータアプローチが必要である。この必要性に対処するために,ランダム移動セルの位置の時系列データを解析するために,確率的モデリングに基づく計算ツールを開発した。本アプローチは,細胞追跡データから効率的に推定される細胞移動を特徴付けるパラメータを可能にする。マウス胚性線維芽細胞(MEFS)とHeLa細胞のランダム移動を分析するためにこの方法を適用した。本分析は,MEFが細胞速度と持続性の違いによって特性化される移動の2つの異なる状態に存在するが,HeLa細胞は単一状態のみを示すことを明らかにした。さらなる分析は,RhoファミリーGTPアーゼRhoGがMEFの2つの移動状態の特性の決定において役割を果たすことを明らかにした。この計算手法の重要な特徴は,時系列データから個々のセルの電流移動状態を予測する方法を提供することである。最後に,Rac1バイオセンサを発現するHeLa細胞に著者らの計算法を適用した。Rac1バイオセンサは,過度に高濃度で発現する時,運動を撹乱することが知られている;これらの発現レベルで,HeLa細胞は2つの移動状態を示し,それは活性Rac1の空間分布の差と相関した。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電流 ,  HeLa細胞 ,  基質 ,  空間分布 ,  指向性 ,  GTPアーゼ ,  キャラクタリゼーション ,  バイオセンサ ,  細胞運動 ,  コンピュータ ,  *細胞移動
準シソーラス用語： 時系列データ ,  MEF細胞 ,  アクチン細胞骨格 ,  細胞追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 細胞移動 ,  確率的モデリング ,  RHOG ,  Rac1 ,  ビオースノル ,  マイグレーション状態

分類 (1件)： 細胞生理一般  (EF02010S)

引用文献 (32件)：

• Allen R. J. (2020). Cell Tracking Project. Available at: https://github.com/rallen81/CellTracking (accessed January 17, 2018).
• Allen R. J., Welch C., Pankow N., Hahn K., Elston T. C. (2018). Stochastic methods for inferring states of cell migration. bioRxiv [Preprint]. doi: 10.1101/249656
• Arrieumerlou C., Meyer T. (2005). A local coupling model and compass parameter for eukaryotic chemotaxis. Dev. Cell 8 215-227. doi: 10.1016/j.devcel.2004.12.007
• Cain R. J., Ridley A. J. (2012). Phosphoinositide 3-kinases in cell migration. Biol. Cell 101 13-29. doi: 10.1042/bc20080079
• Dieterich P., Klages R., Preuss R., Schwab A. (2008). Anomalous dynamics of cell migration. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 105 459-463. doi: 10.1073/pnas.0707603105

タイトルに関連する用語 (3件)： 細胞移動 ,  推定 ,  確率的方法