Nature Methods | 从胚胎发育到疾病解析：FlowSig引领细胞间信号流动研究新方向

FlowSig是一种新方法，用于从单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组学（ST）数据中推断细胞间通信驱动的信息流。该方法基于图形因果建模和条件独立性测试，通过构建和学习部分定向无环图（CPDAG），揭示了细胞间通信的方向性依赖关系。FlowSig能够同时考虑细胞间信号和细胞内调控机制，从而准确捕捉细胞间流动的时空动态。研究通过在多种实验数据上的验证，展示了FlowSig在捕捉复杂生物过程中的关键细胞间通信流方面的潜力，为进一步理解健康和疾病状态下的生物过程提供了重要的工具和视角。随着单细胞和空间转录组数据的积累，FlowSig有望成为推动因果推断和因果结构学习的关键方法之一，并在生命科学研究中发挥更大的作用。