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单细胞生长速率会随时间和代际发生波动，但由于生长速率通常是根据含噪声的细胞大小或质量测量推断得到，而非直接测量，因此识别这种变异性的生物学来源具有较大困难。在这里，我们构建了一个简单且可解释的框架，用以将测量噪声与生长速率变异性的生物学来源区分开来。我们表明，所推断的瞬时生长速率的自协方差携带了测量过程的稳健特征，这些特征在很大程度上独立于潜在的生物学增长动力学，因此可以在引入生物学动力学模型之前，直接从数据中识别测量噪声的形式和大小。随后，我们利用累积生长的自协方差来区分细胞周期内的连续波动、与细胞分裂相关的扰动，以及谱系间变异性。将该框架应用于细菌和哺乳动物单细胞数据集后，我们在两类系统中都发现了连续生长速率噪声的证据。在大肠杆菌中，与连续波动相比，分裂相关扰动在细胞出生时较大，但由于其快速弛豫，对整个细胞周期内累积生长的贡献会减弱。相较之下，哺乳动物细胞不表现出分裂冲击，但显示出更强的谱系间变异性。更广泛地说，我们的结果为在含噪声的单细胞测量中识别生长速率变异性的生物学来源提供了一条直接且可解释的途径。
单细胞生长速率会随时间和代际发生波动，但要识别这种变异性的生物学来源却很困难，因为生长速率通常并不是被直接测量，而是由对细胞大小或质量的含噪测量推断得到。本文提出了一个简单且可解释的框架，用于将测量噪声与生长速率变异性的生物学来源区分开来。我们表明，所推断的瞬时生长速率的自协方差携带了测量过程的稳健特征，这些特征在很大程度上独立于潜在的生物学生长动力学，因此可以在引入生物学动力学模型之前，直接从数据中识别测量噪声的形式和幅度。随后，我们利用累积生长的自协方差来区分细胞周期内连续波动、与分裂相关的扰动以及谱系之间的变异性。将该框架应用于细菌和哺乳动物单细胞数据集后，我们在两种系统中都发现了连续生长速率噪声的证据。在大肠杆菌中，与分裂相关的扰动在出生时相较于连续波动更大，但由于快速弛豫，它们对整个细胞周期内累积生长的贡献会减小。相比之下，哺乳动物细胞不表现出分裂冲击，但显示出更强的谱系间变异性。更广泛地说，我们的结果为在含噪单细胞测量中直接且可解释地识别生长速率变异性的生物学来源提供了一条路径。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.07.730294v1?rss=1
🏷️ 单细胞生长 生长速率波动 测量噪声解耦 自协方差分析 细胞周期 谱系变异
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