通过最优传输分析推断空间转录组学的细胞轨迹：解析细胞分化与疾病发展新视角

为解决细胞转录组与空间位置整合以构建分化轨迹的难题，研究人员开展了关于 SpaTrack 的研究。结果表明，SpaTrack 能重构细胞分化、追踪细胞动态，还揭示了再生和肿瘤相关过程。这一研究有效推动了空间转录组学轨迹推断，助力深入理解分化进程。

　　将细胞转录组学与空间位置整合来组织分化轨迹仍是一项挑战。在此，研究人员引入了 SpaTrack（空间轨迹分析方法）。SpaTrack 利用最优传输，将空间转录组学中的基因表达和空间位置整合到转换成本中，进而重构细胞分化。SpaTrack 可以构建详细的空间轨迹，反映分化拓扑结构，并在时间间隔内跨多个样本追踪细胞动态。为了捕捉分化的动态驱动因素，SpaTrack 将细胞命运建模为受转录因子影响的表达谱随时间变化的函数。通过应用 SpaTrack，研究人员成功解析了蝾螈端脑再生和小鼠中脑发育的时空轨迹。还揭示了原发性肿瘤内多种恶性谱系的扩展情况。其中一个以上皮 - 间质转化（EMT）上调为特征的谱系，在转移部位着床，随后定植形成继发性肿瘤。总体而言，SpaTrack 有效地推进了从空间转录组学进行轨迹推断的研究，为分化过程提供了有价值的见解。