FateLimit量化了细胞命运的预测时域

单细胞技术使对发育轨迹进行日益精细的重建成为可能，然而一个根本性问题仍未得到解决：未来细胞命运何时能够从细胞当前的分子状态中被预测出来？现有方法能够推断谱系关系、转变概率或未来的转录动态，但并不能直接量化在细胞状态转变过程中命运可预测性的出现。本文提出 FateLimit，这是一个基于信息论的框架，用于从单细胞组学数据中测量细胞命运可预测性的时间动态。FateLimit 结合概率性命运分配、命运熵和互信息，以量化有关未来细胞结局的信息如何被编码在当前的分子状态之中。我们引入了两个定量描述符：命运信息半衰期（Fate Information Half-Life, FIHL），用于测量命运信息动态的特征时间尺度；以及预测视界（Prediction Horizon, PH），其定义为观察到的命运可预测性首次超过基于置换构建的零分布第95百分位数的最早发育阶段。我们将 FateLimit 应用于多种发育、谱系追踪和重编程系统，包括胰腺内分泌发生、CellTag 重编程、人类造血过程和斑马鱼胚胎发生。在所有数据集中，FateLimit 均识别出显著的命运信息和可重复的预测视界，并且这些结果对细胞状态表征、谱系结构和生物学背景具有稳健性。比较分析表明，不同细胞谱系之间的预测视界存在显著差异，这说明不同的发育程序以不同速率获得预测性信息。FateLimit 建立了一个通用框架，用于量化从当前分子状态预测未来细胞身份的能力。通过将发育轨迹转化为可预测性图景，FateLimit 使跨生物系统系统性比较命运决定动态成为可能，并将预测视界确立为细胞命运决定的定量度量。

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