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Abstract

Biology

Alineación de datos sincronizados de series temporales utilizando el modelo de caracterización de la pérdida de sincronía del ciclo celular para comparaciones entre experimentos

Published: June 9th, 2023

DOI:

10.3791/65466

1Department of Biology, Duke University, 2Department of Biology, University of Massachusetts, 3Orlando Data Science LLC, 4Department of Computer Science, Duke University

Abstract

La investigación del ciclo celular a menudo depende de la sincronización de las poblaciones celulares para medir varios parámetros en una serie de tiempo a medida que las células atraviesan el ciclo celular. Sin embargo, incluso en condiciones similares, los experimentos replicados muestran diferencias en el tiempo requerido para recuperarse de la sincronía y atravesar el ciclo celular, evitando así las comparaciones directas en cada punto de tiempo. El problema de comparar mediciones dinámicas entre experimentos se exacerba en poblaciones mutantes o en condiciones de crecimiento alternativas que afectan el tiempo de recuperación de sincronía y / o el período del ciclo celular.

Hemos publicado previamente un modelo matemático paramétrico llamado Caracterización de la pérdida de sincronía del ciclo celular (CLOCCS) que monitorea cómo las poblaciones sincrónicas de células se liberan de la sincronía y progresan a través del ciclo celular. Los parámetros aprendidos del modelo se pueden usar para convertir puntos de tiempo experimentales de experimentos sincronizados de series temporales en una escala de tiempo normalizada (puntos de línea de vida). En lugar de representar el tiempo transcurrido en minutos desde el inicio del experimento, la escala de línea de vida representa la progresión desde la sincronía hasta la entrada del ciclo celular y luego a través de las fases del ciclo celular. Dado que los puntos de la línea de vida corresponden a la fase de la célula promedio dentro de la población sincronizada, esta escala de tiempo normalizada permite comparaciones directas entre experimentos, incluidos aquellos con períodos y tiempos de recuperación variables. Además, el modelo se ha utilizado para alinear experimentos de ciclo celular entre diferentes especies (por ejemplo, Saccharomyces cerevisiae y Schizosaccharomyces pombe), permitiendo así la comparación directa de las mediciones del ciclo celular, que pueden revelar similitudes y diferencias evolutivas.

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