Evoscope：通过形态潜表示推断多细胞系统调控程序的空间计算框架

《npj Systems Biology and Applications》：A minimal regulatory spatial model for emergent multicellular organization in dissipative environments

　　

摘要

多细胞结构如何从最基本的调控原则中涌现，仍是理论生物学中的核心问题之一。本文提出了一种名为 Evoscope 的空间计算框架，在该框架中，类组织结构从一套紧凑的调控语法中产生，该语法控制了营养摄取、黏附、运动、竞争、保护以及身份承诺。该模型能够在耗散环境中生成多样的多细胞形态，同时保持对潜在调控状态的完全访问。为探究可见形态是否保留了隐藏调控的信息，我们基于模拟快照训练了带有监督预测头的卷积自编码器。所得到的形态衍生潜在表示捕捉到了与内部调控程序相关的结构化信息，并实现了仅从形态对调控变量的部分推断。此外，通过对留出种子的分析、基线比较以及时序持续性控制，结果显示所学习的表示保留了超越粗略群体描述符的预测信息，同时考虑了短时程的时序自相关性。因此，Evoscope 提供了一个受控的概念验证，表明表示学习可以在合成多细胞系统中恢复连接形态与调控的信息丰富的介观潜在变量，为未来应用于空间分辨的生物学数据提供了支持。