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Accès ouvert déclaré 2021 preprint

Neutral competition explains the clonal composition of neural organoids

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5Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : jp, at. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Summary Cerebral organoids model the development of the human brain and are an indispensable tool for studying neurodevelopment. Whole-organoid lineage tracing has revealed the number of progeny arising from each initial stem cell to be highly diverse, with lineage sizes ranging from one to more than 20,000 cells. This exceeds what can be explained by existing stochastic models of corticogenesis, indicating the existence of an additional source of stochasticity. We propose an explanation in terms of the SAN model in which this additional source of stochasticity is the survival time of a lineage within a long-lived population of symmetrically dividing cells under neutral competition. We demonstrate that this model explains the experimentally observed variability of lineage sizes and we derive a formula that captures the quantitative relationship between survival time and lineage size. Finally, we show that our model implies the existence of a regulatory mechanism to keeps the size of the symmetrically dividing cell population constant.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Neutral competition explains the clonal composition of neural organoids
Date Crossref
06/10/2021
Éditeur
openRxiv
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Gene Regulatory Network AnalysisSingle-cell and spatial transcriptomicsMathematical Biology Tumor Growth

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