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跨越时空的细胞地图:Moscot框架助力单细胞基因组学的新革命

作者:AI在线
2025-02-20 05:05
近日,来自慕尼黑工业大学、慕尼黑亥姆霍兹大学和苏黎世联邦理工学院的跨学科研究团队发布了一项重要研究,提出了名为 Moscot(多组学单细胞最优传输)的创新框架,成功重建了170万个小鼠胚胎细胞在20个时间点的发育轨迹。 这项研究在《Nature》杂志上发表,标志着单细胞基因组学领域的一个重大突破。 Moscot 框架的设计灵感源自18世纪的最优传输理论,该理论旨在高效地将物体从一个地方移动到另一个地方。

近日,来自慕尼黑工业大学、慕尼黑亥姆霍兹大学和苏黎世联邦理工学院的跨学科研究团队发布了一项重要研究,提出了名为 Moscot(多组学单细胞最优传输)的创新框架,成功重建了170万个小鼠胚胎细胞在20个时间点的发育轨迹。这项研究在《Nature》杂志上发表,标志着单细胞基因组学领域的一个重大突破。

Moscot 框架的设计灵感源自18世纪的最优传输理论,该理论旨在高效地将物体从一个地方移动到另一个地方。研究人员通过将生物映射和比对任务转化为最优传输问题,并采用一系列一致的算法来解决这些问题,从而实现了多模态数据的整合。与以往方法相比,Moscot 不仅提高了计算的可扩展性,还统一了在时间和空间领域的应用,解决了目前单细胞基因组学中面临的几个关键挑战。

细胞

图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney

这项研究的主要作者 Dominik Klein 表示,传统方法通常只能提供有限的细胞快照,无法全面了解细胞在发育过程中的动态变化。通过 Moscot,研究团队能够更准确地描绘小鼠胚胎的发育轨迹,并揭示细胞在不同空间和时间下的相互作用。例如,他们在小鼠胰腺发育的研究中,成功描绘了激素产生细胞的发育过程,并发现了人类诱导多能干细胞中一种关键调节因子 NEUROD2。这一发现为理解糖尿病的潜在机制提供了新的视角。

此外,Moscot 的开源特性使得其可以被更广泛的科研社区所使用。研究团队希望借助这一框架,推动疾病机制的深入研究,以实现更具针对性的治疗手段。

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