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关键词： 单细胞RNA测序，最优输运理论，神经微分方程，基因调控网络，细胞命运决定，复杂系统动力学建模 论文题目：Reconstructing growth and dynamic trajectories from single-cell transcriptomics data 论文来源： Nature Machine Intelligence 论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-023-00763-w 在细胞科学探究中，了解单个细胞随着时间推移如何生长、分化和变化，是揭示生命奥秘的关键。单细胞RNA测序 （scRNA-seq） 技术使科学家能够详细分析单个细胞的基因表达情况，从而揭示细胞在不同状态下的动态变化。然而，由于测序过程会破坏细胞，导致无法追踪同一细胞在不同时间点的变化，这给研究细胞的成长轨迹和动态过程带来了挑战。 为了解决这一难题， Nature Machine Intelligence 近期发表的一项研究介绍了一种名为TIGON （Trajectory Inference with Growth via Optimal transport and Neural ne
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