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个体间形态发生的定量比较仍然是一项基础性挑战，因为发育中的胚胎在形状、取向和发育节律上存在差异。此外，实时三维成像会产生大量异质性的四维数据集，难以进行直接对齐。因此，发育变异通常以定性方式描述，而非加以测量。在此，我们提出 STERN，这是一种定量框架，可直接从体内 4D 成像数据中学习形态发生的连续时空表征。通过将胚胎嵌入共享的时空空间，STERN 定义了一个定量的发育坐标系，使得无需显式配准或分期，即可直接比较个体间的发育轨迹。应用于小鼠胚胎发生时，STERN 揭示了胚胎在遵循保守发育轨迹的同时，以不同的时间速率推进，从而为发育异时性提供了定量度量。将该框架进一步扩展至斑马鱼神经嵴的光片显微镜延时成像后，我们进一步表明，即使解剖覆盖范围发生变化，不同成像视角之间的发育顺序仍得以保持，这支持了所学习表征在脊椎动物成像情境中的普适性。最后，在发育中的小鼠心脏中，形态发生通过细微且持续演变的结构变化推进，STERN 以分钟级时间分辨率解析了精细尺度的发育动态，而这些动态难以由人类专家或通用型多模态人工智能进行可重复定位。综上，这些结果建立了一个用于形态发生的共享定量坐标系，在该坐标系中，发育轨迹能够在个体间直接比较，而发育变异则成为一种可测量的性质。
个体间形态发生的定量比较仍然是一项基础性挑战，因为发育中的胚胎在形状、取向和发育节律上存在差异。此外，实时三维成像会产生大量异质性的四维数据集，难以直接进行对齐。因此，发育变异性通常只能进行定性描述，而难以加以测量。本文提出了 STERN——一种定量框架，可直接从体内四维成像数据中学习形态发生的连续时空表征。通过将胚胎嵌入共享的时空空间中，STERN 定义了一种定量的发育坐标系，使得无需显式配准或发育分期即可直接比较个体间的发育轨迹。将其应用于小鼠胚胎发生后，STERN 揭示胚胎沿着保守的发育轨迹推进，但其时间进程速率各不相同，从而为发育异时性提供了定量测度。将该框架进一步拓展至斑马鱼神经嵴光片显微镜延时成像后，我们进一步表明，即使在解剖覆盖范围发生改变的情况下，不同成像视角之间的发育顺序仍得以保持，这支持了所学习表征在脊椎动物成像情境中的普适性。最后，在发育中的小鼠心脏中，形态发生通过细微且持续演变的结构变化推进，STERN 以分钟级时间分辨率解析了精细尺度的发育动力学，而这些动力学难以由人工专家或通用多模态人工智能稳定地加以定位。综上，这些结果建立了一种用于形态发生的共享定量坐标系，在该坐标系中，发育轨迹能够在个体间直接比较，而发育变异性也成为一种可测量的属性。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.09.730858v1?rss=1
🏷️ 形态发生 胚胎发育 四维成像 时空表征 定量分析