在生物系统中，细胞经历协调的基因表达变化，导致转录组动态在低维流形中展开。虽然可以使用RNA速度提取低维动态，但这些算法可能脆弱且依赖缺乏统计控制的启发式方法。此外，估计的速度场与所经过的基因表达流形在动态上并不一致。
为了解决这些挑战，洛桑联邦理工学院Gioele La Manno团队引入了一种贝叶斯RNA速度模型，将速度场和流形估计耦合在一个重新构造的统一框架中，识别显式动态系统的参数。我们集中于细胞周期，实施VeloCycle以研究一维周期流形上的基因调控动态，并验证其使用活体成像推断细胞周期周期的能力。我们还应用VeloCycle揭示区域性定义的祖细胞和Perturb-seq基因敲低中的速度差异。总体而言，VeloCycle扩展了单细胞RNA测序分析工具包，提供了一个模块化和统计一致的RNA速度推断框架。
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