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现代生物学预测问题日益需要超越欧几里得特征回归与局部图平滑的模型。组织、细胞和连接组系统具有非线性、几何依赖性、干预敏感性、历史依赖性，并受到再生或稳态约束。我们提出 GCBM/DCT/HV/Bio/NL/Grow/CHG/CSM/RHEC，这是一种面向机制感知生物学预测的统一模型。该模型整合了几何连接组动力学、可微分图册化组织几何、哈密顿潜在输运、非线性生物学动力学、嵌套潜在记忆、无覆盖持续生长、因果超图结构、因果结构建模以及再生性稳态误差校正。不同于将观测视为平坦向量的欧几里得基线，以及在缺乏机制结构的情况下仅使用邻域平滑的局部图基线，所提出的模型将生物学状态（Trapnell，2015）表征为几何、动力学、因果和再生对象的耦合体。我们在四项合成玩具研究——Toy A、B、C、D——上评估该模型，这些研究旨在反映不断增加的生物学复杂性：局部欧几里得结构、非线性力化学相互作用、因果干预响应以及分布外再生偏移。与欧几里得基线和局部图基线相比，完整模型在全部四项玩具研究中均取得了最低的均方误差。相较于欧几里得基线，完整模型在 Toy A、Toy B、Toy C 和 Toy D 上分别将均方误差降低了约 63.0%、89.1%、89.0% 和 90.9%。这些结果支持将几何、机制、因果结构、自适应生长与再生校正整合到单一预测架构中的价值（图 1）。
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GCBM-DCT-HV-Bio-NL-Grow-CHG-CSM-RHEC：一种用于机制感知组织与连接组建模的统一几何、生物学、因果与再生框架
Tao Xu，Zhixin Hu，Xiaodian Sun，Li Jin，Momiao Xiong
doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.24.734320
Tao Xu 1 德克萨斯理工大学健康科学中心医学院免疫学与分子微生物学系；
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Zhixin Hu 2 复旦大学生命科学学院，教育部现代人类学重点实验室；
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Xiaodian Sun 3 迈阿密大学米勒医学院西尔维斯特综合癌症中心生物统计与生物信息学共享资源平台；
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Li Jin 4 复旦大学生命科学学院；
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Momiao Xiong 5 德克萨斯大学公共卫生学院
通讯作者： momiao.xiong{at}gmail.com
摘要
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摘要
现代生物学预测问题日益需要超越欧几里得特征回归和局部图平滑的模型。组织、细胞及连接组系统具有非线性、几何依赖性、对干预敏感、历史依赖性，并受到再生或稳态约束。我们提出 GCBM/DCT/HV/Bio/NL/Grow/CHG/CSM/RHEC，这是一种用于机制感知生物学预测的统一模型。该模型整合了几何连接组动力学、可微分图册化组织几何、哈密顿隐变量输运、非线性生物学动力学、嵌套隐记忆、无覆写的持续生长、因果超图结构、因果结构建模，以及再生性稳态误差校正。不同于将观测视为平坦向量的欧几里得基线模型，以及在缺乏机制结构的情况下采用邻域平滑的局部图基线模型，所提出的模型将生物学状态（Trapnell 2015）表示为耦合的几何、动力学、因果和再生对象。
我们在四个合成玩具研究上评估了该模型，即 Toy A、B、C、D，这些研究旨在反映逐步增强的生物学复杂性：局部欧几里得结构、非线性力化学相互作用、因果干预响应，以及分布外再生转移。与欧几里得和局部图基线模型相比，完整模型在全部四个玩具研究中均取得最低均方误差。相较于欧几里得基线，完整模型在 Toy A、Toy B、Toy C 和 Toy D 上分别将均方误差降低约 63.0%、89.1%、89.0% 和 90.9%。这些结果支持将几何、机制、因果结构、自适应生长和再生校正整合到单一预测架构中的价值（图 1）。
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发布于 2026 年 6 月 29 日。 下载 PDF 电子邮件
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Tao Xu，Zhixin Hu，Xiaodian Sun，Li Jin，Momiao Xiong
bioRxiv 2026.06.24.734320； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.24.734320
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GCBM-DCT-HV-Bio-NL-Grow-CHG-CSM-RHEC：一种用于机制感知组织与连接组建模的统一几何、生物学、因果与再生框架
Tao Xu，Zhixin Hu，Xiaodian Sun，Li Jin，Momiao Xiong
bioRxiv 2026.06.24.734320； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.24.734320
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.24.734320v1?rss=1
🏷️ 机制感知建模 几何连接组 因果超图 组织动力学 再生稳态 生物预测框架