細胞動力學讀書會 | 第八期：基于生物測序數據的動力學重構方法及其應用

導語

如何從靜態觀測還原生命過程的動態軌跡，一直是細胞命運研究的關鍵難題。本期讀書會為細胞動力學讀書會第八期，復旦大學博士生劉俊壇將聚焦于一個核心挑戰：如何從靜態的單細胞轉錄組快照數據中，推斷出細胞命運決定的連續動態過程。系統梳理該領域的前沿方法，并重點講解三種具有代表性的技術路徑。通過對比其理論、假設與場景，探討如何應用這些工具揭示發育與疾病中的復雜細胞動力學。

集智俱樂部聯合北京師范大學大學教授李輝，中科院理論物理學所副研究員王維康、西湖大學生命科學學院博士后韋曉慧以及燭龍（上海）生物醫藥科技有限公司王艷博士共同發起「」，嘗試從單細胞數據中重構細胞的動力學，以揭示細胞狀態轉化的普遍特性和機制；通過分享經典文獻與最新研究進展，希望在數據、模型和生物過程間，建立起一種可以反復檢驗、不斷驗證的動態關系。

報告簡介

本次報告將聚焦于一個核心挑戰：如何從靜態的單細胞轉錄組快照數據中，推斷出細胞命運決定的連續動態過程。我們將系統梳理該領域的前沿方法，并重點講解三種具有代表性的技術路徑。對于單個時間點的快照數據，我們將分享MuTrans，它基于多尺度隨機動力學理論，通過粗?；姆绞阶R別細胞狀態轉移中的穩定吸引子與過渡細胞，并量化不同轉移路徑的可能性。對于多個時間點的快照數據，我們將介紹TrajectoryNet，它建立了連續標準化流與動態最優傳輸之間的聯系，通過能量正則化來學習細胞在時間點之間的平滑、合理的連續路徑。其次，我們將深入探討TIGON，這是一個動態非平衡最優傳輸模型，其獨特之處在于能同時推斷單個細胞的基因表達速度和細胞群體的增殖/死亡速率，從而更完整地刻畫細胞動力學。通過對比這些方法的理論基礎、模型假設與適用場景，我們將一同探討如何理解與應用這些強大的推斷工具，以揭示發育、疾病中的復雜細胞動態。

分享大綱

1.單個時間點快照數據推斷細胞命運決定

2.多個時間點快照數據的匹配

3.結合細胞生滅的非平衡最優傳輸

核心概念

細胞命運決定，最優傳輸，基因調控網絡

主講人介紹

主講人：劉俊壇，復旦大學類腦智能科學與技術研究院博士三年級在讀。長期專注于數學、生物與人工智能的交叉研究，致力于實現兼具高精度與可解釋性的模型，對復雜生物過程如癌癥進行機制解碼以及干預模擬。目前研究興趣為數據驅動的動力學重構、最優傳輸理論以及基因調控網絡。

參考文獻

1. Zhou P, Wang S, Li T, Nie Q. Dissecting transition cells from single-cell transcriptome data through multiscale stochastic dynamics. Nat Commun 12, 5609 (2021).

2. Tong A, Huang J, Wolf G, van Dijk D, Krishnaswamy S. TrajectoryNet: A Dynamic Optimal Transport Network for Modeling Cellular Dynamics. Proceedings of machine learning research 119, 9526–9536 (2020).

3. Sha Y, Qiu Y, Zhou P, Nie Q. Reconstructing growth and dynamic trajectories from single-cell transcriptomics data. Nat Mach Intell 6, 25–39 (2024).

時間信息

2026年4月3日（周五）晚19:30-21:30，騰訊會議線上進行，微信視頻號+集智俱樂部B站號同步直播，感興趣的朋友掃碼報名加入細胞動力學讀書會后，可進入學員群進行交流。

直播信息

報名讀書會：

「細胞動力學:基因網絡、群細胞、組織形態與發育」

由李輝、王維康、韋曉慧三位學者及王艷博士共同發起，并沿兩條主線展開：一是探討細胞命運、多穩態等理論核心；二是結合單細胞測序、時序推斷等方法，學習如何將靜態數據轉化為動態模型。

中將融合物理學、復雜科學與系統生物學，從Waddington景觀、自組織臨界，到反應-擴散模型與類器官實驗，繪制一幅理解細胞命運與群體動力學的連貫地圖。

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