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  1. 03 バイオサイエンス
  2. 01 学術雑誌論文

Decoding cellular deformation from pseudo-simultaneously observed Rho GTPase activities

http://hdl.handle.net/10061/0002000209
http://hdl.handle.net/10061/0002000209
8f88ddd6-73e0-45f5-bb6e-690285aaac0f
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2024-04-25
タイトル
タイトル Decoding cellular deformation from pseudo-simultaneously observed Rho GTPase activities
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 Rho GTPases
キーワード
主題Scheme Other
主題 cell-edge motion
キーワード
主題Scheme Other
主題 motion-triggered average
キーワード
主題Scheme Other
主題 time series
キーワード
主題Scheme Other
主題 model regression
資源タイプ
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
著者 国田, 勝行

× 国田, 勝行

WEKO 100
e-Rad_Researcher 40709888

ja 国田, 勝行

ja-Kana クニダ, カツユキ

en Kunida, Katsuyuki

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Takagi, Nobuhiro

× Takagi, Nobuhiro

en Takagi, Nobuhiro

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Aoki, Kazuhiro

× Aoki, Kazuhiro

en Aoki, Kazuhiro

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池田, 和司

× 池田, 和司

WEKO 89
e-Rad_Researcher 10262552

ja 池田, 和司

ja-Kana イケダ, カズシ

en Ikeda, Kazushi

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Nakamura, Takeshi

× Nakamura, Takeshi

en Nakamura, Takeshi

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作村, 諭一

× 作村, 諭一

WEKO 35591

ja 作村, 諭一

ja-Kana サクムラ, ユウイチ

en Sakumura, Yuichi

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Limitations in simultaneously observing the activity of multiple molecules in live cells prevent researchers from elucidating how these molecules coordinate the dynamic regulation of cellular functions. Here, we propose the motion-triggered average (MTA) algorithm to characterize pseudo-simultaneous dynamic changes in arbitrary cellular deformation and molecular activities. Using MTA, we successfully extract a pseudo-simultaneous time series from individually observed activities of three Rho GTPases: Cdc42, Rac1, and RhoA. To verify that this time series encoded information on cell-edge movement, we use a mathematical regression model to predict the edge velocity from the activities of the three molecules. The model accurately predicts the unknown edge velocity, providing numerical evidence that these Rho GTPases regulate edge movement. Data preprocessing using MTA combined with mathematical regression provides an effective strategy for reusing numerous individual observations of molecular activities.
書誌情報 en : Cell Reports

巻 42, 号 2, 発行日 2023-02-09
出版者
出版者 Cell Press
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2211-1247
出版者版DOI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1016/j.celrep.2023.112071
出版者版URI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211124723000827?via%3Dihub
権利
権利情報Resource http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
権利情報 c 2023 The Author(s). This is an open access article under the CC BY license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
著者版フラグ
出版タイプ NA
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Ver.1 2024-04-25 00:35:29.587434
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