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　　随着单细胞技术日新月异的发展和应用，准确有效地解读数据提供的信息尤为重要。这项研究提供了利用单细胞测序数据研究细胞命运动态变化的新方法，通过发现细胞命运分支的产生，找到影响分支产生的原因，更好的实现对生理或病理条件下细胞命运变化理解，实现控制细胞命运变化的目标。

　　 体细胞重编程是研究细胞命运转变的重要模型，然而受到重编程效率以及细胞异质性强等问题的干扰，精确的重编程细胞命运变化路径及调控机制尚鲜有报道。

　　中国科学院广州生物医药与健康研究院陈捷凯研究组和裴端卿研究组合作发表了题为“Resolving Cell Fate Decisions during Somatic Cell Reprogramming by Single-Cell RNA-seq”的文章，结合高效体细胞重编程和单细胞RNA-seq技术，揭示了小鼠体细胞重编程过程中细胞命运的动态变化过程。

　　这一研究成果公布在Molecular Cell杂志上。

　　如何解读单细胞测序数据，并从中获得真实有效的信息是本项研究的难点之一。研究人员针对性地开发了Single-cell Orientation Tracing (SOT)新算法，通过深入分析OCT4/SOX2/KLF4（OSK）重编程单细胞测序数据，发现并通过功能实验验证了由重编程之一的转录因子KLF4产生的非重编程分支，以及由细胞因子IFN -γ 带来的多能性建立障碍。对比OSK重编程系统，研究人员还对化合物诱导体细胞重编程体系进行单细胞测序分析，发现利用SOT算法同样能够将混合在一起的不同时间点的细胞样品，清晰的绘制出重编程路线以及非重编程分支。

　　这些研究表明，尽管体细胞在不同的重编程方法下，经历的分子路径以及产生的非重编程分支不同，但都遵循细胞命运变化过程中的分支现象。基于此，研究人员提出了广泛适用于细胞命运决定的分支模型（bifurcation model），并且提供了利用单细胞测序分析复杂命运变化的研究中“发现分支——预测原因——功能验证”的研究范式。

　　随着单细胞技术日新月异的发展和应用，准确有效地解读数据提供的信息尤为重要。这项研究提供了利用单细胞测序数据研究细胞命运动态变化的新方法，通过发现细胞命运分支的产生，找到影响分支产生的原因，更好的实现对生理或病理条件下细胞命运变化理解，实现控制细胞命运变化的目标。