Nature Methods | 颠覆传统模型！cell2fate破解细胞命运“动态密码”

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目标转录速率（α̂mgi）反映基因协同表达

② 贝叶斯混合隶属模型

通过分层先验分布（hierarchical prior）实现：

基因间证据共享

批次效应/环境RNA校正

拼接/降解速率动态优化

这种设计如同把交响乐拆解为乐器声部，既能捕捉整体旋律（细胞命运），又保留每个音符（基因动态）的细节。

性能碾压：五大场景实证解析

研究团队在5个经典数据集上横评10种方法，cell2fate在跨边界方向正确性（CBDir）指标全面领先：

在颗粒神经元晚期成熟阶段，cell2fate发现传统方法遗漏的6个连续激活模块（模块4-9），首次揭示：

模块4携带Rbm24、Fam19a1等神经分化刹车基因

模块8含阿尔茨海默病风险基因Trappc6a

模块9调控突触可塑性的Rgs2显著活跃

模块密码本：从基因网络到疾病机理

cell2fate的模块不仅是数学抽象，更是真实的调控程序。通过ProBound算法预测：

模块转录因子（如Zmat4、Tfam）的靶基因富集度达5.8倍

自闭症风险基因Kdm6a在模块8特异性表达

线粒体调控基因Tfam缺失导致神经元成熟障碍

这些发现为疾病机制研究提供全新视角。例如模块8的Trappc6a基因：

编码跨膜运输调控蛋白

GWAS研究提示其与tau蛋白异常磷酸化相关

可能成为阿尔茨海默病早期干预靶点

时空交响曲：当细胞轨迹遇见组织架构

研究团队将cell2fate与10x Visium空间转录组结合，绘制人脑皮层发育的四维图谱：

① 空间模块定位

深层神经元模块（DLn）：表达PSMC3、BMPER，定位于皮层IV-V层

上层神经元模块（ULn）：携带IL33、SYNPR，富集于II-III层

迁移中神经元：同时激活DLn/ULn模块，印证"inside-out"发育理论

② 动态轨迹映射

放射状胶质细胞在特定微环境启动神经发生程序

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