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单细胞转录组学提升了我们刻画细胞身份的能力，但当今的基因表达谱仅能捕捉一个跨越细胞分裂历史而展开的过程中的瞬时状态。近年来发展的单细胞谱系追踪技术，使得重建数千个细胞的细胞分裂历史成为可能，从而为探究基因表达如何演化打开了一扇窗口。然而，观测到的基因表达通常具有冗余性，基因之间的相关性反映了潜在的生物学程序和调控网络。为刻画这一结构，我们提出了 scPFA，即单细胞系统发育因子分析框架。该框架通过一组少量的潜在因子表示基因表达，并在系统发育先验下使这些因子沿细胞谱系演化，从而捕捉仅凭当前观测无法揭示的相关结构。在不同条件下的模拟结果表明，该方法能够准确恢复潜在因子及其协方差结构。将该模型应用于发育过程和癌症谱系追踪数据集后，我们发现了具有生物学可解释性且与谱系相关的表达程序。总体而言，这些结果表明，融入谱系信息的因子分析能够揭示隐藏于高维单细胞数据中的时间性生物学结构。
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单细胞转录组学提升了我们表征细胞身份的能力，但当今的基因表达谱只能捕捉一个跨越细胞分裂历史而展开的过程的瞬时状态。近年来出现的单细胞谱系追踪技术，使研究人员能够重建数千个细胞的细胞分裂历史，从而为探究基因表达如何演变提供了窗口。然而，观测到的基因表达通常具有冗余性，基因之间的相关性反映了潜在的生物学程序和调控网络。为捕捉这一结构，我们提出 scPFA——一种单细胞系统发育因子分析框架。该框架通过少量沿谱系演化并受系统发育先验约束的潜在因子来表示基因表达，从而捕捉仅凭当代观测数据难以发现的隐藏相关结构。模拟结果表明，该方法能够在不同条件下准确恢复潜在因子及协方差结构。将该模型应用于发育和癌症谱系追踪数据集后，我们发现了具有生物学可解释性的、与谱系相关的表达程序。总体而言，这些结果表明，谱系信息引导的因子分析能够揭示隐藏在高维单细胞数据中的时间性生物学结构。
利益冲突声明
已声明的资助者信息
美国国立普通医学科学研究所， https://ror.org/04q48ey07，R35-GM127070
美国国家癌症研究所， https://ror.org/040gcmg81，R01-CA272466，5P30CA045508
Starr 基金会， https://ror.org/00gqt9c14，I16-0060
美国国家科学基金会
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本预印本的。
该预印本依据 CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可协议提供。
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发布于 2026 年 9 月 23 日。
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谱系信息引导的因子分析揭示了单细胞基因表达的可遗传程序
Stephen J. Staklinski，
Adam Siepel
bioRxiv
2026.09.21.753290；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.09.21.753290
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谱系信息引导的因子分析揭示了单细胞基因表达的可遗传程序
Stephen J. Staklinski，
Adam Siepel
bioRxiv
2026.09.21.753290；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.09.21.753290
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.21.753290v1?rss=1
🏷️ 单细胞转录组学 谱系追踪 因子分析 基因表达程序 系统发育模型