2月4日，西南華大生命科學研究院研究團隊成功開發出推斷細胞時空分化軌跡的新算法SpaTrack，該算法可整合細胞的轉錄組和空間信息，構建細胞分化的動態軌跡，為揭示組織發育、器官再生和疾病進展的動態研究提供重要支撐。相關研究成果發表在學術期刊《細胞系統》上。
據悉，該算法可實現從單細胞空間轉錄組數據中，直接構建精細的細胞分化軌跡、通過直接細胞映射，追蹤跨時間樣本的細胞分化軌跡、通過建模預測轉錄因子在分化過程中對基因表達的調控關系，捕捉發育的驅動因素。
研究團隊將SpaTrack應用于多個生物系統的研究中，結果表明，SpaTrack在重建細胞分化軌跡、揭示相關分化事件等方面表現出色，并幫助研究取得新發現。
舉例而言，研究團隊通過重構蠑螈端腦的受損再生過程，揭示蠑螈腦在損傷區域和正常區域不同的分化軌跡；在解析小鼠胚胎的中腦發育過程中，研究團隊觀察到多個關鍵前體細胞在多時間點樣本中的分化過程和空間協調特征；在腫瘤的生長和轉移過程的研究中，SpaTrack幫助研究團隊發現腫瘤的生長擴增表現出空間異質性，其中一條以上皮間質轉化為特征的分化路徑，其腫瘤細胞發生了轉移，在淋巴結區域形成了轉移位的腫瘤。
西南華大生命科學研究院副研究員秦鵬飛表示，本次開發的新算法借助空間轉錄組信息，在解析組織發育和疾病進展的時空動態上取得初步成效。接下來團隊將進一步實現時空多組學的融合，解析多源分化、復雜分化等復雜問題。
另悉，目前研究團隊已在GitHub上提供SpaTrack的開源軟件和使用教程，并在華大時空云平臺STOmics Cloud上開放使用。
本文鏈接：新算法為組織發育和疾病研究提供支撐http://m.lensthegame.com/show-11-17066-0.html
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