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细胞类型图谱如今已在发育过程中编录了数百种不同的人类细胞身份，并分别标注其线粒体丰度、主要供能通路和起源谱系；然而，目前尚无可计算模型能够将谱系树的拓扑结构与成年机体中由此形成的器官所呈现的代谢速率联系起来。我们采用一棵经整理的、包含396个节点的人类细胞谱系树，覆盖从合子到终末体细胞身份的全过程，检验器官层面的标准代谢率（standard metabolic rate，SMR）究竟更受发育时间（谱系深度）还是终末命运身份（解剖区室）的预测。我们发现，谱系深度几乎无法解释细胞代谢层级的变异（r = 0.11，R²约为1.2%），而区室身份可解释其中约四分之三的变异（约75%）；此外，在五类经典参考成年男性器官组中，器官组成性终末细胞类型的平均线粒体体积分数与该器官由经典文献推导的SMR相一致，相关系数达到r = 0.90。 这些结果促成了一个包含五个层次的可计算框架：将谱系表示为形式化树文法，刻画该树的信息论结构，将代谢开关视为运行时算子，将其编译为器官层面的能量网络，并以机体层面的生物能量学作为执行过程。我们还提出了“代谢承诺—时间窗”模型（metabolic commitment-horizon model）：该模型假设，细胞的代谢层级在某一离散的谱系承诺事件中即被确定，此后保持相对恒定，而不是随分化时间的推移持续累积变化。在一项留出式检验中（5折交叉验证，n = 396），最近承诺祖先预测器优于全局均值零模型（MAE分别为0.752和0.809，p = 0.015），但其表现并未显著优于谱系深度回归模型（ΔMAE = -0.042，95% CI为-0.098至+0.012，p = 0.175）。因此，我们认为，就描述性证据而言，代谢承诺—时间窗模型获得了支持，但在现有数据上尚未实现预测层面的明确区分。 我们将这一物种内研究结果与经典的跨物种“生命速率”假说联系起来，将胰岛素抵抗视为对该时钟的一种后天获得性扰动；同时综述可利用原代单细胞数据拓展该框架的机器学习与深度学习工具，并以八项可检验预测及其证伪条件作结。
细胞类型图谱如今已编录了发育过程中的数百种不同人类细胞身份，并分别标注其线粒体丰度、主要供能通路和起源谱系；然而，目前尚无可计算模型能够将谱系树的拓扑结构与这些细胞最终形成的器官在成年人体内所呈现的代谢速率联系起来。我们利用一棵经过整理的、包含396个节点的人类细胞谱系树（从受精卵延伸至终末体细胞身份），检验器官层面的标准代谢率（standard metabolic rate，SMR）究竟更能由发育时间（谱系深度）预测，还是由终末命运身份（解剖学区室）预测。我们发现，谱系深度几乎无法解释细胞代谢层级的变异（r = 0.11，R²约为1.2%），而区室身份可解释其中约四分之三的变异（约75%）；此外，在五类经典参考成年男性器官组中，器官组成性终末细胞类型的平均线粒体体积分数与经典文献所推导的器官SMR相一致，其相关系数为r = 0.90。这些结果促成了一个五层可计算框架：将谱系表述为形式化树文法、刻画树的信息论结构、将代谢开关视为运行时算子、编译为器官层面的能量网络，以及将其执行为生物体层面的生物能量学过程。我们还提出了“代谢承诺—时间窗口模型”（metabolic commitment-horizon model）：该模型假设，细胞的代谢层级在某一离散的谱系承诺事件中被确定，此后保持恒定，而不是随着分化时间的推移而连续累积。在一项留出数据检验中（五折交叉验证，n = 396），最近承诺祖先预测器优于全局均值零模型（MAE分别为0.752和0.809，p = 0.015），但并未显著优于谱系深度回归模型（ΔMAE = -0.042，95% CI为-0.098至+0.012，p = 0.175）。因此，我们认为，基于现有数据，承诺—时间窗口模型在描述性层面获得了支持，但在预测性层面尚未得到区分性验证。我们将这一物种内结果与经典的跨物种“生命速率”假说相联系，将胰岛素抵抗视为对该时钟的一种后天扰动，综述可基于原代单细胞数据拓展该框架的机器学习与深度学习工具，并最后提出八项可检验的预测及其证伪条件。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.29.755490v1?rss=1
🏷️ 细胞谱系树 器官生物能学 代谢承诺—时间窗模型 线粒体丰度 计算建模