细胞动力学读书会 | 第八期：基于生物测序数据的动力学重构方法及其应用

导语

如何从静态观测还原生命过程的动态轨迹，一直是细胞命运研究的关键难题。本期读书会为细胞动力学读书会第八期，复旦大学博士生刘俊坛将聚焦于一个核心挑战：如何从静态的单细胞转录组快照数据中，推断出细胞命运决定的连续动态过程。系统梳理该领域的前沿方法，并重点讲解三种具有代表性的技术路径。通过对比其理论、假设与场景，探讨如何应用这些工具揭示发育与疾病中的复杂细胞动力学。

集智俱乐部联合北京师范大学大学教授李辉，中科院理论物理学所副研究员王维康、西湖大学生命科学学院博士后韦晓慧以及烛龙（上海）生物医药科技有限公司王艳博士共同发起「细胞动力学读书会」，尝试从单细胞数据中重构细胞的动力学，以揭示细胞状态转化的普遍特性和机制；通过分享经典文献与最新研究进展，希望在数据、模型和生物过程间，建立起一种可以反复检验、不断验证的动态关系。

报告简介

本次报告将聚焦于一个核心挑战：如何从静态的单细胞转录组快照数据中，推断出细胞命运决定的连续动态过程。我们将系统梳理该领域的前沿方法，并重点讲解三种具有代表性的技术路径。对于单个时间点的快照数据，我们将分享MuTrans，它基于多尺度随机动力学理论，通过粗粒化的方式识别细胞状态转移中的稳定吸引子与过渡细胞，并量化不同转移路径的可能性。对于多个时间点的快照数据，我们将介绍TrajectoryNet，它建立了连续标准化流与动态最优传输之间的联系，通过能量正则化来学习细胞在时间点之间的平滑、合理的连续路径。其次，我们将深入探讨TIGON，这是一个动态非平衡最优传输模型，其独特之处在于能同时推断单个细胞的基因表达速度和细胞群体的增殖/死亡速率，从而更完整地刻画细胞动力学。通过对比这些方法的理论基础、模型假设与适用场景，我们将一同探讨如何理解与应用这些强大的推断工具，以揭示发育、疾病中的复杂细胞动态。

分享大纲

1.单个时间点快照数据推断细胞命运决定

2.多个时间点快照数据的匹配

3.结合细胞生灭的非平衡最优传输

核心概念

细胞命运决定，最优传输，基因调控网络

主讲人介绍

主讲人：刘俊坛，复旦大学类脑智能科学与技术研究院博士三年级在读。长期专注于数学、生物与人工智能的交叉研究，致力于实现兼具高精度与可解释性的模型，对复杂生物过程如癌症进行机制解码以及干预模拟。目前研究兴趣为数据驱动的动力学重构、最优传输理论以及基因调控网络。

参考文献

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).

 时间信息

2026年4月3日（周五）晚19:30-21:30，腾讯会议线上进行，微信视频号+集智俱乐部B站号同步直播，感兴趣的朋友扫码报名加入细胞动力学读书会后，可进入学员群进行交流。

直播信息

报名读书会：

「细胞动力学:基因网络、群细胞、组织形态与发育」

本次读书会由李辉、王维康、韦晓慧三位学者及王艳博士共同发起，并沿两条主线展开：一是探讨细胞命运、多稳态等理论核心；二是结合单细胞测序、时序推断等方法，学习如何将静态数据转化为动态模型。

本次读书会中将融合物理学、复杂科学与系统生物学，从Waddington景观、自组织临界，到反应-扩散模型与类器官实验，绘制一幅理解细胞命运与群体动力学的连贯地图。

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