算法可以通过单细胞基因表达数据追踪谱系轨迹

在A * STAR创建的新算法允许科学家根据其在单个细胞水平上的基因活动来跟踪不同细胞谱系的轨迹。这个名为Mpath的工具应该有助于揭示疾病状态的新见解，并提供一种方法来了解药物是如何起作用的。

“对于学术研究界，Mpath可用于推断细胞发育和分化的途径和关键调节因子，”A * STAR新加坡免疫学网络的计算生物学家Jinmiao Chen说，他领导了算法的开发。“对于制药公司来说，当药物用不同剂量或不同时间点进行测试时，Mpath可用于绘制药物反应动力学图。”

最新的RNA 测序技术使研究人员能够以前所未有的单细胞分辨率分析基因表达谱。但是，将各个细胞相互产生的点连接起来仍然是一个挑战。输入Mpath。

Mpath接收基因表达信息以推断细胞从其祖细胞状态的进展。它不需要大量细胞或不同时间点的数据，而是使用来自各种不同测序技术的单细胞数据，并且可以构建线性和分支分化途径。

为了证明该算法的有用性，Chen和她的同事使用Mpath追踪小鼠树突状细胞的发育，这是一种参与抵抗病原体免疫反应的白细胞。通过分析单细胞RNA，该工具将分支事件的时间从前体细胞暴露于两个功能不同的树突细胞谱系中，并揭示了两种新的细胞命运调节剂 - 所有这些都通过湿实验室实验验证。

研究人员还考虑了人体肌肉细胞发育的过程，证明了肌肉和非肌肉细胞谱系之间错综复杂的串扰，并揭示了分化过程中七波基因表达的变化。陈说，“Mpath可用于追踪任何细胞类型的谱系。” 例如，人们可以扩展这种方法来研究“癌细胞如何从良性发展到恶性，以及哪些基因正在推动进展，”她说。

陈和她的同事正在开发一种名为Mtree的增强版算法，它可以同时分析两种或多种独立的发育途径，例如在不同免疫谱系与其他组织不同的大脑中。

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