MIOFlow 2.0: Zelltrajektorien-Framework für Einzelzell- und Spatial-Transkriptomik
Die neue Version von MIOFlow (Manifold Interpolating Optimal-Transport Flow) bietet ein einheitliches Modell, um Zelltrajektorien aus Einzelzell- und räumlichen Transkriptomikdaten zu rekonstruieren. Durch die Kombinati…
- Die neue Version von MIOFlow (Manifold Interpolating Optimal-Transport Flow) bietet ein einheitliches Modell, um Zelltrajektorien aus Einzelzell- und räumlichen Transkri…
- Durch die Kombination von Manifold-Learning, optimalem Transport und neuronalen Differentialgleichungen kann das System kontinuierliche Pfade aus diskreten Zellproben ab…
- Ein zentrales Merkmal ist die Verwendung von Neural Stochastic Differential Equations, die die zufällige Zellfate-Entscheidung und die verzweigte Entwicklung abbilden.
Die neue Version von MIOFlow (Manifold Interpolating Optimal-Transport Flow) bietet ein einheitliches Modell, um Zelltrajektorien aus Einzelzell- und räumlichen Transkriptomikdaten zu rekonstruieren. Durch die Kombination von Manifold-Learning, optimalem Transport und neuronalen Differentialgleichungen kann das System kontinuierliche Pfade aus diskreten Zellproben ableiten und dabei die inhärente Stochastik und das verzweigte Zellverhalten berücksichtigen.
Ein zentrales Merkmal ist die Verwendung von Neural Stochastic Differential Equations, die die zufällige Zellfate-Entscheidung und die verzweigte Entwicklung abbilden. Zusätzlich wird ein lernbares Wachstumsmodell eingesetzt, das auf unbalanciertem optimalem Transport basiert und nicht-konservative Populationsänderungen simuliert. Durch die Einbettung von räumlichen Merkmalen – etwa lokaler Zelltypzusammensetzung und Signalisierung – in einen gemeinsamen latenten Raum wird die Umweltwirkung auf die Zellentwicklung explizit modelliert.
Die Ergebnisse zeigen, dass MIOFlow 2.0 die Trajektorienbildung deutlich verbessert, wenn es mit bestehenden generativen Modellen verglichen wird. Auf synthetischen Datensätzen und bei der Analyse von Embryoid-Body-Differenzierung konnte das Framework präzise, probabilistische Pfade erzeugen, die die realen biologischen Prozesse besser widerspiegeln. Damit eröffnet MIOFlow 2.0 neue Möglichkeiten für die Analyse von Zellentwicklung, Regeneration und Krankheitsprogression auf hochauflösender Ebene.
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