NAR | 香港城市大学李帅成使用 CASCAT 从空间转录组学推断因果轨迹

背景：空间转录组学技术能够解析细胞空间信息，但现有轨迹推断方法依赖空间邻近度构建细胞图，忽视细胞状态转换的马尔可夫特性，导致功能独立细胞错误连接和轨迹方向性失真。研究目的：香港城市大学李帅成团队开发CASCAT树形因果模型，通过整合马尔可夫特性和条件互信息，消除冗余边并推断准确分化轨迹。结论：CASCAT在模拟和真实数据集中均优于现有方法，成功区分小鼠内嗅球细胞成熟轨迹并预测口腔癌药物反应，精度提升6.8%，为计算机辅助药物发现提供新框架。