科学家开发单细胞命运轨迹预测技术

本报讯(记者刁通讯员赵子珊)中国科学院深圳先进技术研究院、厦门大学等单位的研究人员提出了一种推断单细胞分化轨迹的新颖算法框架——phylovelo，可实现不同生物场景下细胞分化轨迹的高精度推断。相关研究最近在线发表在《自然-生物技术》杂志上。

细胞分化和细胞命运决定是生命科学领域的核心内容。揭示它们的规律和机制，对于探索生命现象和促进医学发展具有重要意义。然而，准确跟踪细胞的动态分化轨迹并不容易，尤其是在疾病干扰下的细胞命运转化过程中，具有随机性和不可预测性。

研究团队提出的PhyloVelo通过结合单细胞转录组数据和谱系追踪数据，可以识别表达随细胞分裂单调增加或减少的基因，即单调表达的基因，并通过进化方法估计单调基因的核糖核酸转录速度，从而构建单细胞转录组速度场，实现细胞分化轨迹的高精度推断。

“首先，我们做了大量的数据模拟，模拟了一批细胞的分化过程，并为每个细胞设定了分化轨迹，然后根据模拟数据中的转录组数据推断出细胞的分化轨迹。无论是线性分化轨迹、分叉分化轨迹还是收敛分化轨迹，PhyloVelo都能准确还原，与真实分化轨迹高度一致。”该报通讯记者、中科院深圳先进技术研究院研究员胡铮解释道。

结果算法主要分为两步。第一步是识别单调表达的基因，第二步是估计基因表达变化的速度。本研究利用各种仿真数据和真实数据来验证算法的准确性和鲁棒性。在小鼠早期胚胎发育期间，PhyloVelo准确地将红细胞系列中的血液/内皮祖细胞确定为最早的细胞类型，这与细胞增殖能力密切相关。

通过多次实验证明，结果算法作为一种利用单细胞谱系和转录组数据重建细胞命运转变的新方法，具有较高的准确性和鲁棒性，能够突破传统方法的局限性，发现隐藏在转录组数据中的“时钟基因”，为揭示细胞分化的分子机制提供线索。

PhyloVelo为研究生物发育和疾病进展提供了强有力的工具，也为未来单细胞谱系和转录组数据分析提供了新的研究视角。

相关论文信息:

https://doi.org/10.1038/s41587-023-01887-5