論文の概要: Integrating Dynamical Systems Modeling with Spatiotemporal scRNA-seq Data Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11347v1
- Date: Fri, 14 Mar 2025 12:25:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-17 13:05:23.032739
- Title: Integrating Dynamical Systems Modeling with Spatiotemporal scRNA-seq Data Analysis
- Title(参考訳): 時空間scRNA-seqデータ解析を用いた動的システムモデリングの統合
- Authors: Zhenyi Zhang, Yuhao Sun, Qiangwei Peng, Tiejun Li, Peijie Zhou,
- Abstract要約: シングルセルRNAシークエンシング(scRNA-seq)は、遺伝子発現の静的スナップショットを提供する。
時間的に解決されたscRNA-seq、空間転写学(ST)、時系列転写学(temporal-ST)は、個々の細胞の動態を研究する能力にさらに革命をもたらした。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.4832894642382195
- License:
- Abstract: Understanding the dynamic nature of biological systems is fundamental to deciphering cellular behavior, developmental processes, and disease progression. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) has provided static snapshots of gene expression, offering valuable insights into cellular states at a single time point. Recent advancements in temporally resolved scRNA-seq, spatial transcriptomics (ST), and time-series spatial transcriptomics (temporal-ST) have further revolutionized our ability to study the spatiotemporal dynamics of individual cells. These technologies, when combined with computational frameworks such as Markov chains, stochastic differential equations (SDEs), and generative models like optimal transport and Schr\"odinger bridges, enable the reconstruction of dynamic cellular trajectories and cell fate decisions. This review discusses how these dynamical system approaches offer new opportunities to model and infer cellular dynamics from a systematic perspective.
- Abstract(参考訳): 生物学的システムのダイナミックな性質を理解することは、細胞の挙動、発達過程、病気の進行を解読する基本となる。
単細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)は、遺伝子発現の静的スナップショットを提供し、単一時点における細胞内状態に関する貴重な洞察を提供する。
時間的に解決されたcRNA-seq、空間転写学(ST)、時間的空間転写学(temporal-ST)の最近の進歩は、個々の細胞の時空間ダイナミクスを研究する能力にさらに革命をもたらした。
これらの技術はマルコフ連鎖や確率微分方程式(SDE)などの計算フレームワークと組み合わせられ、最適輸送やシュリンガーブリッジのような生成モデルが組み合わさって、動的細胞軌道の再構築や細胞運命の決定を可能にする。
本稿では、これらの力学系アプローチが、系統的な観点から細胞力学をモデル化し、推論する新たな機会を提供する方法について論じる。
関連論文リスト
- Recurrent convolutional neural networks for non-adiabatic dynamics of quantum-classical systems [1.2972104025246092]
本稿では,ハイブリッド量子古典系の非線形非断熱力学をモデル化するための畳み込みニューラルネットワークに基づくRNNモデルを提案する。
検証研究により、訓練されたPARCモデルは、一次元半古典的なホルシュタインモデルの時空進化を再現できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-09T16:23:25Z) - Generative Modeling of Neural Dynamics via Latent Stochastic Differential Equations [1.5467259918426441]
本稿では,生体神経系の計算モデル構築のためのフレームワークを提案する。
我々は、微分ドリフトと拡散関数を持つ結合微分方程式系を用いる。
これらのハイブリッドモデルは,刺激によって誘発される神経および行動応答の予測において,競争力を発揮することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-01T09:36:03Z) - A scalable generative model for dynamical system reconstruction from neuroimaging data [5.777167013394619]
データ駆動推論は、観測された時系列の集合に基づく生成力学の推論であり、機械学習への関心が高まっている。
動的システム再構成(DSR)に特化した状態空間モデル(SSM)のトレーニング技術における最近の進歩は、基礎となるシステムの回復を可能にする。
本稿では,この問題を解く新しいアルゴリズムを提案し,モデル次元とフィルタ長とを比較検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-05T09:45:57Z) - Latent Space Energy-based Neural ODEs [73.01344439786524]
本稿では,連続時間列を表現するために設計された新しい深部力学モデルを提案する。
マルコフ連鎖モンテカルロの最大推定値を用いてモデルを訓練する。
振動系, ビデオ, 実世界の状態系列(MuJoCo)の実験結果から, 学習可能なエネルギーベース先行モデルの方が既存のモデルより優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T18:14:22Z) - Learning System Dynamics without Forgetting [60.08612207170659]
本研究では,CDL(Continuous Dynamics Learning)の問題,タスク構成の検証,既存手法の適用性について検討する。
本稿では、LG-ODEとサブネットワーク学習の長所をモデムスイッチングモジュールと統合したモードスイッチンググラフODE(MS-GODE)モデルを提案する。
CDLのための生体動態システムの新しいベンチマーク、Bio-CDLを構築し、異なるダイナミクスを持つ多様なシステムを特徴付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-30T14:55:18Z) - Synthetic location trajectory generation using categorical diffusion
models [50.809683239937584]
拡散モデル(DPM)は急速に進化し、合成データのシミュレーションにおける主要な生成モデルの一つとなっている。
本稿では,個人が訪れた物理的位置を表す変数列である合成個別位置軌跡(ILT)の生成にDPMを用いることを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T15:57:39Z) - Equivariant Graph Neural Operator for Modeling 3D Dynamics [148.98826858078556]
我々は,次のステップの予測ではなく,ダイナミックスを直接トラジェクトリとしてモデル化するために,Equivariant Graph Neural Operator (EGNO)を提案する。
EGNOは3次元力学の時間的進化を明示的に学習し、時間とともに関数として力学を定式化し、それを近似するためにニューラル演算子を学習する。
粒子シミュレーション、人間のモーションキャプチャー、分子動力学を含む複数の領域における総合的な実験は、既存の手法と比較して、EGNOの極めて優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T21:50:32Z) - Let's do the time-warp-attend: Learning topological invariants of dynamical systems [3.9735602856280132]
本稿では、動的状態の分類と分岐境界の特徴付けのための、データ駆動型、物理的にインフォームドされたディープラーニングフレームワークを提案する。
超臨界ホップ分岐のパラダイム的ケースに着目し、様々な応用の周期的ダイナミクスをモデル化する。
本手法は, 広範囲な力学系の定性的・長期的挙動に関する貴重な知見を提供し, 大規模物理・生物系における分岐や破滅的な遷移を検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T18:57:16Z) - Capturing Actionable Dynamics with Structured Latent Ordinary
Differential Equations [68.62843292346813]
本稿では,その潜在表現内でのシステム入力の変動をキャプチャする構造付き潜在ODEモデルを提案する。
静的変数仕様に基づいて,本モデルではシステムへの入力毎の変動要因を学習し,潜在空間におけるシステム入力の影響を分離する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T20:00:56Z) - Continuous Learning and Adaptation with Membrane Potential and
Activation Threshold Homeostasis [91.3755431537592]
本稿では,MPATH(Membrane Potential and Activation Threshold Homeostasis)ニューロンモデルを提案する。
このモデルにより、ニューロンは入力が提示されたときに自動的に活性を調節することで動的平衡の形式を維持することができる。
実験は、モデルがその入力から適応し、継続的に学習する能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-22T04:01:32Z) - SimCD: Simultaneous Clustering and Differential expression analysis for
single-cell transcriptomic data [22.702909270039314]
シングルセルRNAシークエンシング(scRNA-seq)は、個々の細胞のゲノムスケールの転写プロファイリングを促進する。
複数の scRNA-seq 解析法が提案されており、まずクラスター化によって細胞サブポピュレーションを同定し、別々に差分発現解析を行い、遺伝子発現の変化を理解する。
細胞不均一性および動的微分変化を1つの統合階層型ガンマ陰性二項モデルで明示的にモデル化する新しい方法であるSimCDを開発している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-04T01:06:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。