A stochastic model for neural progenitor dynamics in the mouse cerebral cortex
2023
Clément, Frédérique | Olayé, Jules | Dynamiques de populations multi-échelles pour des systèmes physiologiques (MUSCA) ; Inria Saclay - Ile de France ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] (PRC) ; Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur] (IFCE)-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur] (IFCE)-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas] (MaIAGE) ; Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | Centre de Mathématiques Appliquées de l'Ecole polytechnique (CMAP) ; École polytechnique (X) ; Institut Polytechnique de Paris (IP Paris)-Institut Polytechnique de Paris (IP Paris)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) | Mathématiques pour l’évolution, la reproduction, la croissance et l’émergence (MERGE) ; Centre de Mathématiques Appliquées de l'Ecole polytechnique (CMAP) ; École polytechnique (X) ; Institut Polytechnique de Paris (IP Paris)-Institut Polytechnique de Paris (IP Paris)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X) ; Institut Polytechnique de Paris (IP Paris)-Institut Polytechnique de Paris (IP Paris)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
We have designed a stochastic model of embryonic neurogenesis in the mouse cerebral cortex, using the formalism of compound Poisson processes. The model accounts for the dynamics of different progenitor cell types and neurons. The expectation and variance of the cell number of each type are derived analytically and illustrated through numerical simulations. The effects of stochastic transition rates between cell types, and stochastic duration of the cell division cycle have been investigated sequentially. The model does not only predict the number of neurons, but also their spatial distribution into deeper and upper cortical layers. The model outputs are consistent with experimental data providing the number of neurons and intermediate progenitors according to embryonic age in control and mutant situations.
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