基于深度生成模型的单细胞多时间点数据分析与药物发现

基于深度生成模型的单细胞多时间点数据分析与药物发现

1. 引言

1.1 研究背景与意义

单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的快速发展彻底改变了我们对复杂生物系统的理解能力。与传统的批量RNA测序不同，scRNA-seq能够在单个细胞水平上解析基因表达谱，揭示细胞异质性、细胞状态转变以及发育轨迹等关键生物学过程。在复杂疾病研究中，这种技术尤为重要，因为它能够捕捉疾病进展过程中不同细胞群体的动态变化。

然而，单细胞数据分析面临着诸多挑战：高维稀疏性、技术噪声、批次效应以及细胞状态连续变化的建模困难等。传统的统计方法在处理这些复杂数据时往往力不从心，而深度生成模型凭借其强大的表示学习能力和概率建模优势，为单细胞数据分析提供了新的解决方案。

深度生成模型如变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）和归一化流（Normalizing Flows）等，能够学习高维单细胞数据的低维流形结构，捕获细胞状态的连续分布，并对细胞动态过程进行建模。这些模型不仅可以用于数据降维和可视化，还能模拟细胞分化轨迹、预测药物扰动响应，从而加速药物发现过程。

1.2 研究目标与内容

本研究旨在利用深度生成模型分析三个时间点的单细胞转录组数据，主要目标包括：

1. 构建适用于多时间点单细胞数据的深度生成模型框架
2. 揭示疾病发展过程中的细胞状态动力学变化
3. 识别关键的细胞状态转换路径和驱动基因
4. 探索潜在的治疗靶点和药物扰动效应

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