Modeling Cell Dynamics and Interactions with Unbalanced Mean Field Schrödinger Bridge
Zhenyi Zhang, Zihan Wang, Yuhao Sun, Tiejun Li and Peijie Zhou
从稀疏的时间解决的快照数据中模拟动态对于理解复杂的细胞过程和行为至关重要。 现有方法利用最优传输,薛定谔桥理论或其变体,同时从快照数据中推断出随机的,不平衡的动态。 然而,这些方法在解释细胞-细胞相互作用的能力方面仍然有限。 这种整合在现实世界中是必不可少的,因为细胞间通信是基本的生命过程,可以影响细胞状态过渡动力学。 为了应对这一挑战,我们制定了不平衡的均场薛定谔桥(UMFSB)框架,以从快照数据中模拟不平衡的随机交互动力学。 受此框架的启发,我们进一步提出了CytoBridge,这是一种深度学习算法,旨在近似UMFSB问题。 通过显式建模通过神经网络进行细胞过渡、增殖和相互作用,CytoBridge提供了直接从数据中学习这些过程的灵活性。 我们的方法的有效性已经使用合成基因调控数据和真实的scRNA-seq数据集进行了广泛的验证。 与现有方法相比,CytoBridge识别增长,过渡和交互模式,消除错误过渡,并以更高的精度重建发展格局。
Modeling the dynamics from sparsely time-resolved snapshot data is crucial for understanding complex cellular processes and behavior. Existing methods leverage optimal transport, Schrödinger bridge theory, or their variants to simultaneously infer stochastic, unbalanced dynamics from snapshot data. However, these approaches remain limited in their ability to account for cell-cell interactions. This integration is essential in real-world scenarios since intercellular communications are fundamenta...