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高通量单细胞分析，提供了一种前所未有的能力，可揭示数百万细胞的分子状态。然而，这些技术，对细胞和组织具有破坏性，在跟踪动态生物过程时，提出了实际挑战。由于不能在多个时间点，观察到相同的细胞，因为响应于刺激或扰动而在时间和空间上发生变化，所以这些大规模测量，仅产生了未对齐unaligned数据集。 近日，瑞士 苏黎世联邦理工学院（Eidgenössische Technische Hochschule Zürich，ETH Zurich）Charlotte Bunne，法国苹果公司（Apple）Marco Cuturi等，在Nature Reviews Methods Primers上发文，报道了如何使用最优传输理论的统一计算框架，有效地解决这些挑战，以及利用计算生物学中关键场景范围内提出的许多算法。 还进一步回顾了整合最优运输和深度学习的最新进展，以用于预测异质性细胞动力学和行为，尤其是对于个性化医疗中的紧迫问题，是至关重
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