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生物学的プロセスは動的です。その結果、これらのシステム内で発生する複雑な相互作用を完全に理解するためには、時間的分析が必要です。多面的な生物学的プロセスの1つの例は、賠償です。複雑な創傷修復の最初のステップです。賠償は、損傷した細胞とその無傷の隣人との間のエレガントなオーケストレーションに依存する動的なプロセスです。このようなオーケストレーションにより、損傷した領域の迅速な修復が可能になります。これは、上皮の完全性を維持し、さらなる損傷を防ぐために不可欠です。胃の回復プロセスを構成する細胞および分子イベントの高品質の動的データが文書化されています。ただし、すべての関連する分子相互作用を細胞の挙動に結びつける包括的な動的モデルは、構築して実験的に検証するのが困難です。進行中の実験作業にフィードバックを効率的に提供するために、詳細なメカニズムを組み込むことなくデータ駆動型の洞察を効率的に抽出するために、動的モデリングと機械学習を統合しました。動的モデルは、タイムコースデータを一連の静的機能に変換し、その後、機械学習分析にさらされます。統合分析は、個々の胃オルガノイドで修復がどのように調節されるかについてのデータ駆動型の洞察を提供します。このような分析パイプラインを使用して、一時的なデータセットを分析し、タイムリーなデータ駆動型の洞察を提供する方法の「概念実証」を提供しました。
生物学的プロセスは動的です。その結果、これらのシステム内で発生する複雑な相互作用を完全に理解するためには、時間的分析が必要です。多面的な生物学的プロセスの1つの例は、賠償です。複雑な創傷修復の最初のステップです。賠償は、損傷した細胞とその無傷の隣人との間のエレガントなオーケストレーションに依存する動的なプロセスです。このようなオーケストレーションにより、損傷した領域の迅速な修復が可能になります。これは、上皮の完全性を維持し、さらなる損傷を防ぐために不可欠です。胃の回復プロセスを構成する細胞および分子イベントの高品質の動的データが文書化されています。ただし、すべての関連する分子相互作用を細胞の挙動に結びつける包括的な動的モデルは、構築して実験的に検証するのが困難です。進行中の実験作業にフィードバックを効率的に提供するために、詳細なメカニズムを組み込むことなくデータ駆動型の洞察を効率的に抽出するために、動的モデリングと機械学習を統合しました。動的モデルは、タイムコースデータを一連の静的機能に変換し、その後、機械学習分析にさらされます。統合分析は、個々の胃オルガノイドで修復がどのように調節されるかについてのデータ駆動型の洞察を提供します。このような分析パイプラインを使用して、一時的なデータセットを分析し、タイムリーなデータ駆動型の洞察を提供する方法の「概念実証」を提供しました。
Biological processes are dynamic. As a result, temporal analyses are necessary to fully understand the complex interactions that occurs within these systems. One example of a multifaceted biological process is restitution: the initial step in complex wound repair. Restitution is a dynamic process that depends on an elegant orchestration between damaged cells and their intact neighbors. Such orchestration enables the quick repair of the damaged area, which is essential to preserve epithelial integrity and prevent further injury. High quality dynamic data of the cellular and molecular events that make up the gastric restitution process has been documented. However, comprehensive dynamic models that connect all relevant molecular interactions to cellular behaviors are challenging to construct and experimentally validate. In order to efficiently provide feedback to ongoing experimental work, we have integrated dynamical modeling and machine learning to efficiently extract data-driven insights without incorporating detailed mechanisms. Dynamical models convert time course data into a set of static features, which are then subjected to machine learning analysis. The integrated analysis provides data-driven insights into how repair might be regulated in individual gastric organoids. We have provided a "proof of concept" of how such an analysis pipeline can be used to analyze any temporal dataset and provide timely data-driven insights.
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