Cell子刊！华大开发新算法，为组织发育和疾病研究提供重要支撑

主要观点总结

本文介绍了西南华大生命科学研究院科研团队开发的新算法SpaTrack，该算法能充分整合细胞的转录组和空间信息，构建细胞分化的动态轨迹，为组织发育、器官再生和疾病进展的研究提供有效方法。新算法在多种模拟和真实场景下表现出稳定性和准确性优势。

关键观点总结

关键观点1: 细胞时空分化轨迹的重要性

细胞时空分化轨迹为研究组织发育、疾病进展提供重要见解，但现有方法忽视了细胞的空间分布，且限于简单的发育路径解析。

关键观点2: SpaTrack算法的特点与优势

SpaTrack算法能整合细胞的转录组和空间信息，构建细胞分化的动态轨迹。其优势在于直接构建精细的细胞分化轨迹、追踪跨时间样本的细胞分化轨迹、预测转录因子对基因表达的调控关系。

关键观点3: SpaTrack算法的应用实例

研究团队应用SpaTrack算法于蝾螈脑损伤再生、小鼠胚胎中脑发育以及肿瘤生长和转移的研究，均取得显著成果。

关键观点4: SpaTrack算法的性能测试与开放性

研究团队对SpaTrack在多种模拟和真实的分化场景下进行了性能测试，并与多种现行方法进行比较，表明其在稳定性和准确性上具有优势。该算法已在GitHub上提供开源软件和使用教程，并在华大时空云平台开放使用。

文章预览

细胞时空分化轨迹‌是指在个体发育过程中，细胞在不同时间和空间条件下的分化过程。细胞分化的轨迹推断，能够为研究组织发育、疾病进展提供重要见解。由于细胞位置和周围环境的不同，细胞分化具有空间异质性。然而，现有很多方法忽视了细胞的空间分布，且仅限于解析简单的发育路径。 北京时间2月 4 日，西南华大生命科学研究院科研团队成功开发了推断细胞时空分化轨迹的新算法SpaTrack，相关成果在线发表于Cell旗下子刊 Cell Systems 。该算法可充分整合细胞的转录组和空间信息， 构建细胞分化的动态轨迹，为揭示组织发育、器官再生和疾病进展的动态研究提供了有效的方法支持与重要见解 。 Cell Systems 官网截图 空间坐标和取样时间可以作为补充转录组特征的重要约束条件，用于细胞分化的轨迹推断。华大自主研发的时空组学技术Stereo-seq ………………………………