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机构名称：
¥ 3.0
现代生物学的核心挑战是如何从高维基因表达数据的人群级时课程中推断单个细胞的轨迹。细胞的出生和死亡带来了一个特殊的困难：现有的轨迹推理方法无法将净增殖的变异性与细胞分化动力学区分开，因此需要准确地对增殖率进行准确的知识。在全球waddington-ot（GWOT）上建造，在可以忽略生育和死亡的情况下执行严格的理论保证，我们展示了如何使用最近开发的基于CRISPR的测量技术可用的谱系树，以消除enterangle的扩散和差异。尤其是，当既没有死亡或细胞子采样时，我们表明我们以相似的理论保证和计算成本扩散地将GWOT扩展到了案例，而无需任何先前的信息。在死亡和/或亚采样的情况下，我们的方法引入了偏见，我们明确地描述了这些谱系跟踪数据所固有的。在两种情况下，我们都证明了这种方法可靠地从模拟数据集的时间表中可靠地重建分支SDE的景观，并使用谱系跟踪，甚至使用实验上不可用的真实分支率超过了基准。
arxiv：2307.07687v3 [q-bio.qm] 1824年3月18日
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