西安交通大学开发TDEseq用于分析基因表达动态

在2020年，西安交通大学的孙世权教授致力于揭示肺腺癌进展的遗传基础。他的探索揭示了现有方法的不足：无法从单细胞RNA测序数据中识别出具有特定时间表达模式的基因。

为了填补这一空白，孙教授的团队开发了TDEseq，这是一种新颖的分析工具，旨在识别那些在时间上动态改变表达的基因。这些关键基因在生物学过程中表现出如逐渐上调或复杂的时间变化模式。

TDEseq的开发并非没有挑战。团队尝试了多种拟合函数，最终选择了形状约束的I-splines和C-splines，这些函数提供了对噪声的精确性和鲁棒性。他们还解决了样本异质性的问题，通过整合线性混合模型和scMerge来减轻其影响。

通过引入伪细胞的概念，TDEseq的效率得到了进一步增强，这一创新简化了大型数据集的处理。这一创新确保了TDEseq在分析广泛、多样本单细胞数据中的应用，为理解疾病进展和发育动态提供了强大的工具。

团队的下一个目标是扩展TDEseq的能力到空间转录组学，旨在捕捉时间和空间上的基因表达动态。这一进步将可能提供对健康和疾病中基因复杂相互作用的更深入洞察。