論文の概要: Time-Varying Network Driver Estimation (TNDE) Quantifies Stage-Specific Regulatory Effects From Single-Cell Snapshots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19813v1
• Date: Tue, 25 Nov 2025 00:51:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.218446
• Title: Time-Varying Network Driver Estimation (TNDE) Quantifies Stage-Specific Regulatory Effects From Single-Cell Snapshots
• Title（参考訳）: 時系列ネットワークドライバ推定(TNDE)による単セルスナップショットからのステージ特異的制御効果の定量化
• Abstract要約: 時間変化ネットワークドライバ推定(TNDE)は、シングルセルスナップショットデータから動的遺伝子ドライバの効果を定量化する計算フレームワークである。 TNDEは増殖やアポトーシスに起因する未適合細胞を考慮し、非平衡過程における軌道アライメントを可能にする。 マウスエリスロポエシスデータに適用されたTNDEは、生物学的妥当性によって相関するステージ特異的ドライバ遺伝子を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.673875930847785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying key driver genes governing biological processes such as development and disease progression remains a challenge. While existing methods can reconstruct cellular trajectories or infer static gene regulatory networks (GRNs), they often fail to quantify time-resolved regulatory effects within specific temporal windows. Here, we present Time-varying Network Driver Estimation (TNDE), a computational framework quantifying dynamic gene driver effects from single-cell snapshot data under a linear Markov assumption. TNDE leverages a shared graph attention encoder to preserve the local topological structure of the data. Furthermore, by incorporating partial optimal transport, TNDE accounts for unmatched cells arising from proliferation or apoptosis, thereby enabling trajectory alignment in non-equilibrium processes. Benchmarking on simulated datasets demonstrates that TNDE outperforms existing baseline methods across diverse complex regulatory scenarios. Applied to mouse erythropoiesis data, TNDE identifies stage-specific driver genes, the functional relevance of which is corroborated by biological validation. TNDE offers an effective quantitative tool for dissecting dynamic regulatory mechanisms underlying complex biological processes.
• Abstract（参考訳）: 発達や疾患の進行などの生物学的プロセスを管理する重要なドライバ遺伝子を同定することは依然として課題である。 既存の方法では、細胞軌道を再構築したり、静的遺伝子制御ネットワーク(GRN)を推測することができるが、時間分解による制御効果の定量化に失敗することが多い。 ここでは、線形マルコフ仮定の下で単セルスナップショットデータから動的遺伝子ドライバ効果を定量化する計算フレームワークである時間変化ネットワークドライバ推定(TNDE)を提案する。 TNDEは共有グラフアテンションエンコーダを利用して、データの局所的なトポロジ構造を保存する。 さらに、部分的最適輸送を組み込むことで、TNDEは増殖またはアポトーシスに起因する未適合細胞を制御し、非平衡過程における軌道アライメントを可能にする。 シミュレーションデータセットのベンチマークは、TNDEが様々な複雑な規制シナリオで既存のベースラインメソッドより優れていることを示している。 マウスエリスロポエシスデータに適用されたTNDEは、生物学的妥当性によって相関するステージ特異的ドライバ遺伝子を同定する。 TNDEは、複雑な生物学的プロセスの基礎となる動的制御機構を分離するための効果的な定量的ツールを提供する。

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