Computational Models of Single-cell Trajectories in Cellular Reprogramming
(2026) In Master's Theses in Mathematical Sciences BERM04 20261Mathematics (Faculty of Engineering)
Mathematics (Faculty of Sciences)
- Abstract
- Cellular reprogramming is the process of converting cells from one cell type to another. The ability to generate specific cell types is useful when constructing models of development and disease, and reprogramming could potentially be used for regenerative therapy in the future. However, applications are limited by the low reprogramming efficiency of existing protocols. The goal of this thesis was to identify which genes and processes determine cell fate in reprogramming. This was done by applying computational methods to single-cell RNA sequencing data to model the trajectories of individual cells. Methods used include RNA velocity, Markov chains and stochastic differential equations.
Data from two reprogramming experiments were... (More) - Cellular reprogramming is the process of converting cells from one cell type to another. The ability to generate specific cell types is useful when constructing models of development and disease, and reprogramming could potentially be used for regenerative therapy in the future. However, applications are limited by the low reprogramming efficiency of existing protocols. The goal of this thesis was to identify which genes and processes determine cell fate in reprogramming. This was done by applying computational methods to single-cell RNA sequencing data to model the trajectories of individual cells. Methods used include RNA velocity, Markov chains and stochastic differential equations.
Data from two reprogramming experiments were analyzed. In the first experiment, the role of the transcriptional repressor HIC2 in reprogramming from fibroblasts to induced pluripotent stem cells was investigated. HIC2 was found to prevent cells from reaching a dead-end state with stressed and nondividing cells through its interactions with KLF4 and MYC. Realistic trajectories were simulated by modeling these interactions with stochastic differential equations. In the second experiment, glial progenitor cells were reprogrammed to parvalbumin-expressing neurons. Several transcription factors that likely promote successful reprogramming were identified, including HES1, NCOR2 and SOX6. Overexpressing these transcription factors might make reprogramming to parvalbumin-expressing neurons more efficient. (Less) - Popular Abstract (Swedish)
- Vår kropp består av en mängd olika celltyper med olika form och funktion, exempelvis nervceller och muskelceller. Cellerna har samma gener i sitt DNA, men olika gener är aktiva i olika celltyper. År 2006 upptäckte två japanska forskare, Kazutoshi Takahashi och Shinya Yamanaka, att det går att få celler att byta celltyp. De omvandlade fibroblaster till pluripotenta stamceller med hjälp av fyra proteiner som ändrar genernas aktivitet. Fibroblaster är en typ av bindvävsceller, och pluripotenta stamceller är ospecialiserade celler som förekommer tidigt i fosterutvecklingen och har förmågan att bli till vilken celltyp som helst. Pluripotenta stamceller kan därför användas för att skapa modeller av delar av hjärnan eller andra organ utanför... (More)
- Vår kropp består av en mängd olika celltyper med olika form och funktion, exempelvis nervceller och muskelceller. Cellerna har samma gener i sitt DNA, men olika gener är aktiva i olika celltyper. År 2006 upptäckte två japanska forskare, Kazutoshi Takahashi och Shinya Yamanaka, att det går att få celler att byta celltyp. De omvandlade fibroblaster till pluripotenta stamceller med hjälp av fyra proteiner som ändrar genernas aktivitet. Fibroblaster är en typ av bindvävsceller, och pluripotenta stamceller är ospecialiserade celler som förekommer tidigt i fosterutvecklingen och har förmågan att bli till vilken celltyp som helst. Pluripotenta stamceller kan därför användas för att skapa modeller av delar av hjärnan eller andra organ utanför kroppen. Processen där en celltyp omvandlas till en annan kallas cellulär omprogrammering. Idag har metoder utvecklats för omprogrammering till andra celltyper. En särskilt viktig celltyp som kan skapas genom omprogrammering är PV-neuroner. Det är en sorts hjärncell som behövs för inlärning och för att skapa minnen. PV-neuroner skadas vid vissa hjärnsjukdomar, exempelvis Alzheimers sjukdom, och en förhoppning är att de ska kunna ersättas med hjälp av omprogrammering.
Ett problem med dagens metoder för omprogrammering är att de är ineffektiva. Vanligtvis lyckas omprogrammeringen bara i några få procent av cellerna, och resten behåller sin celltyp eller blir till andra oönskade celltyper. Målet med mitt masterarbete var att ta reda på vad som avgör ifall en cell blir till rätt celltyp vid omprogrammering till pluripotenta stamceller eller till PV-neuroner. För detta användes data från så kallad singelcells-RNA-sekvensering, som ger en ögonblicksbild av vilka gener som är aktiva i enskilda celler. Matematiska metoder användes för att återskapa cellernas väg från en celltyp till en annan. På så sätt undersöktes vad som skiljer celler som blir till den önskade celltypen från andra celler.
Resultaten visade att celler vid omprogrammering till pluripotenta stamceller ofta fastnar i ett tillstånd där de liknar hudceller och inte längre kan dela sig. Ett protein som heter HIC2 hindrar celler från att hamna i det här tillståndet, och därför gör HIC2 omprogrammeringen mer effektiv. För att ge stöd åt slutsatserna utvecklades en matematisk modell av hur HIC2 interagerar med andra proteiner. Modellen användes för att simulera omprogrammering, och simuleringarna stämde väl överens med experimentella data. Dessutom upptäcktes flera proteiner som verkar främja omprogrammering till PV-neuroner. Resultaten bidrar med kunskap som kan användas för att göra omprogrammering till pluripotenta stamceller och PV-neuroner mer effektiv. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
https://lup.lub.lu.se/student-papers/record/9230917
- author
- Sundin, Love LU
- supervisor
- organization
- alternative title
- Beräkningsmodeller av enskilda cellers utvecklingsvägar vid cellulär omprogrammering
- course
- BERM04 20261
- year
- 2026
- type
- H2 - Master's Degree (Two Years)
- subject
- keywords
- single-cell RNA sequencing, cellular reprogramming, induced pluripotent stem cells, parvalbumin-expressing interneurons, RNA velocity, Markov chain, stochastic differential equations, gene regulatory network
- publication/series
- Master's Theses in Mathematical Sciences
- report number
- LUNFTB-3006-2026
- ISSN
- 1404-6342
- other publication id
- 2026:E49
- language
- English
- id
- 9230917
- date added to LUP
- 2026-07-13 14:58:26
- date last changed
- 2026-07-13 14:58:26
@misc{9230917,
abstract = {{Cellular reprogramming is the process of converting cells from one cell type to another. The ability to generate specific cell types is useful when constructing models of development and disease, and reprogramming could potentially be used for regenerative therapy in the future. However, applications are limited by the low reprogramming efficiency of existing protocols. The goal of this thesis was to identify which genes and processes determine cell fate in reprogramming. This was done by applying computational methods to single-cell RNA sequencing data to model the trajectories of individual cells. Methods used include RNA velocity, Markov chains and stochastic differential equations.
Data from two reprogramming experiments were analyzed. In the first experiment, the role of the transcriptional repressor HIC2 in reprogramming from fibroblasts to induced pluripotent stem cells was investigated. HIC2 was found to prevent cells from reaching a dead-end state with stressed and nondividing cells through its interactions with KLF4 and MYC. Realistic trajectories were simulated by modeling these interactions with stochastic differential equations. In the second experiment, glial progenitor cells were reprogrammed to parvalbumin-expressing neurons. Several transcription factors that likely promote successful reprogramming were identified, including HES1, NCOR2 and SOX6. Overexpressing these transcription factors might make reprogramming to parvalbumin-expressing neurons more efficient.}},
author = {{Sundin, Love}},
issn = {{1404-6342}},
language = {{eng}},
note = {{Student Paper}},
series = {{Master's Theses in Mathematical Sciences}},
title = {{Computational Models of Single-cell Trajectories in Cellular Reprogramming}},
year = {{2026}},
}