从谱系上下文学习发育动力学

生物学的核心目标之一是预测多细胞系统的动态。谱系背景（一个细胞的姐妹细胞、表亲细胞等的状态）可以为这些预测提供信息，但如何最好地利用它仍不清楚。在此，我们引入谱系修补（lineage inpainting），一种生成建模方法，它使用树结构变换器和随机插值器来利用谱系背景，对跨谱系树的细胞状态动态进行建模。将其应用于小鼠胚胎发生的一个谱系追踪转录图谱，它恢复了仅靠基因表达无法解析的动态，包括多个转录汇聚事件，即不同的谱系被吸引到一个共同状态。尽管是在未受扰动的发育上拟合的，谱系修补可以通过模拟反事实来生成关于扰动响应的假设。这些模拟在许多情况下与观察到的发育表型一致，包括对 Tbx5 敲除响应的单细胞测量。我们的结果表明，谱系信息为学习多细胞动态提供了丰富的背景来源。

中文由 AI 翻译，仅供参考，以原文为准。