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整合多组学数据——转录组学、蛋白质组学、代谢组学、单细胞组学——仍然是系统生物学中的一项基础性挑战。我们提出了 BioPhasor，这是一种将每个测量值编码为紧致 N-环面 T^N 上复相量 z = e^(i{varphi}) 的框架，将细胞建模为由相位耦合的振荡程序构成的系统，其耗散动力学产生极限环与吸引子景观。基于这一几何结构，我们导出了细胞状态张量（Cell State Tensor, CST），这是一个三阶张量，其各轴植根于可测的多组学量：调控轴上的通路/模块图谱，以及具有方向性的中心法则模态轴。在基于开放公共数据（GEO、CPTAC）的九种情景中，并通过同一个未经修改的数据层进行加载，我们如实报告了结果判定：4 项得到复现，3 项部分复现，2 项未能复现。一个数据驱动的细胞周期轴将与参考方法的一致性从 0.34 提升至 0.69；一个显式的昼夜节律原点将峰值时间误差从 10.6 小时降至 1.4 小时；而由中心法则耦合所刻画的、由 mRNA 相位组织蛋白质振幅的效应通过了替代零假设检验，并具有肿瘤特异性。为量子就绪这一主张提供基础的是，CST 可映射到密度矩阵形式主义，其相干性与熵与量子信息中的对应量一致，而相量电路能够逐门转译为变分量子电路，尽管并未显现出经验上的优势。单一加载器可再生文中报告的全部数值，且代码已公开发布。
BioPhasor：从多组学相量动力学中解码细胞状态张量，用于面向量子就绪的系统生物学 | bioRxiv
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BioPhasor：从多组学相量动力学中解码细胞状态张量，用于面向量子就绪的系统生物学
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Namuna Panday
doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.17.739210
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整合多组学数据——转录组学、蛋白质组学、代谢组学、单细胞数据——仍然是系统生物学中的一项基础性挑战。我们提出了 BioPhasor，这是一种将每个测量值编码为紧致 N 维环面 T^N 上复相量 z = e^(iφ) 的框架，将细胞建模为由相位耦合的振荡程序构成，其耗散动力学产生极限环和吸引子景观。基于这一几何结构，我们推导出细胞状态张量（Cell State Tensor, CST），这是一种三阶张量，其各轴根植于实测的多组学量：调控轴上的通路/模块图谱，以及具有方向性的中心法则模态轴。基于通过单一未修改数据层加载的开放公共数据（GEO、CPTAC）中的九种情景，我们如实报告判定结果：四项得以复现，三项为部分复现，两项未能复现。一个数据驱动的细胞周期轴将与参考方法的一致性从 0.34 提升至 0.69；一个显式的昼夜节律原点将峰值时间误差从 10.6 小时降低至 1.4 小时；并且，由 mRNA 相位组织蛋白质振幅的中心法则耦合超越了替代性零模型，且具有肿瘤特异性。为使“量子就绪”的主张建立在实证基础上，CST 可映射到密度矩阵形式主义，其相干性和熵与量子信息中的对应量一致，而相量电路也能够逐门转译为变分量子电路，尽管并未显现任何经验性优势。单一加载器即可再生文中报告的所有数值，并且代码已发布。
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脚注
https://github.com/mindverse-computing/biophasor
版权
本预印本的。
本文依据 CC-BY-NC-ND 4.0 International 许可协议 提供。
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发布于 2026 年 7 月 22 日。
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BioPhasor：从多组学相量动力学中解码细胞状态张量，用于面向量子就绪的系统生物学
Dibakar Sigdel
，
Namuna Panday
bioRxiv 2026.07.17.739210； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.17.739210
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BioPhasor：从多组学相量动力学中解码细胞状态张量，用于面向量子就绪的系统生物学
Dibakar Sigdel
，
Namuna Panday
bioRxiv 2026.07.17.739210； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.17.739210
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.17.739210v1?rss=1
🏷️ 多组学整合 系统生物学 细胞状态张量 相量动力学 单细胞组学 量子计算