基于时态细胞比例动态模型的癌细胞表型可塑性贝叶斯推断
应用统计
2023-08-21 v1 细胞行为
摘要
越来越多的证据强调癌组织的普遍等级结构。该等级结构的根基是癌症干细胞，这是一类通过细胞分化产生整个癌组织的关键细胞子集。近来，癌细胞可塑性现象备受关注，其中癌症干细胞与非干细胞癌细胞之间的动态互转引起了重大兴趣。由于从经验数据检测癌细胞可塑性仍是一项艰巨挑战，我们提出一个贝叶斯统计框架，旨在利用癌症干细胞比例的时态数据推断癌细胞内的表型可塑性。我们的方法基于一个能捕捉细胞动态行为的随机模型。借助贝叶斯分析，我们探究由随机模型的Kolmogorov前向方程导出的癌症干细胞比例矩方程。利用针对常微分方程的改进欧拉法，发展了非线性常微分方程模型中参数估计的新统计方法，也为组成数据的研究提供了新思路。大量模拟稳健地验证了我们所提方法的有效性。为进一步证实发现，我们将方法应用于分析已发表的SW620结肠癌细胞系数据。我们的结果与原位实验一致，从而强化了该方法在辨别和量化癌细胞表型可塑性中的实用性。
引用
@article{arxiv.2308.08562,
title = {Bayesian Inference of Phenotypic Plasticity of Cancer Cells Based on Dynamic Model for Temporal Cell Proportion Data},
author = {Shuli Chen and Yuman Wang and Da Zhou and Jie Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.08562},
year = {2023}
}