Cell2Fate轨迹分析怎么回事？
Cell2Fate是一种基于更现实的生物物理转录动力学模型的全贝叶斯RNA速度模型。cell2fate通过线性化常微分方程（ODE）与贝叶斯建模，将RNA速度解决方案分解为模块，显著提升了RNA速度分析的精度与可解释性，并首次实现了时间动态与空间组织的整合。
官网: https://github.com/BayraktarLab/cell2fate
1、分析原理
Cell2Fate是一种基于更现实的生物物理转录动力学模型的全贝叶斯RNA速度模型。cell2fate通过线性化常微分方程（ODE）与贝叶斯建模，将RNA速度解决方案分解为模块，显著提升了RNA速度分析的精度与可解释性，并首次实现了时间动态与空间组织的整合。
2、使用范围
可用于单细胞和空转数据的轨迹分析，空转数据利用cell2location把module当"参考细胞类型"反卷积到空转spot。
3、主要结果说明
细胞特异性时间（cell-specific time）的后验估计结果
说明:
左Time(hours)是细胞特异性时间的后验均值估计结果，这是模型基于剪接/未剪接RNA的动力学常微分方程（ODE）、通过贝叶斯推断为每个细胞估计出的发育或转录时间，单位通常被标定/转换为小时（hours）。右图Time Uncertainty(sd)是细胞特异性时间的后验标准差（不确定性），用于衡量模型对该细胞时间估计的不确定性。
每个模块的激活水平（Module Activation）和激活状态（Module State）
说明:
左图Module Activation（模块激活水平）展示细胞层面上各模块的激活强度分布。右图Module State（模块激活状态）展示细胞层面上各模块的激活状态分布。Induction（诱导/上调，浅绿）表示细胞中转录程序正在被逐步激活，ON（完全开启，亮绿）表示转录程序在当前细胞中已完全运行，Repression（抑制/下调，橙色）表示细胞中转录程序正在被关闭或衰减，OFF（关闭，灰色）表示细胞几乎不产生剪接转录本，处于静默状态。这里展示的是两个模块（Module 0和Module 1）
推断的RNA速率流线图
说明:
图中的箭头显示了细胞运动的方向和速率（从未剪切指向剪切，箭头的长度和密度反映转录动态的强度，短或无箭头可能是稳态群体），不同颜色代表不同细胞类型或状态，从图中可以观察到细胞分化的轨迹和方向。
PS: 如果用官网数据及步骤未得到与官网一致的结果，需要调整模型参数。
说明: 每行代表一个模块，依次是模块名、模块驱动基因排序、模块转录因子排序、GO富集条目排序。
4、文献解读
这篇文献中作者提出了一种名为cell2fate的新方法，通过线性化常微分方程（ODE）与贝叶斯建模，显著提升了RNA速度分析的精度与可解释性，并首次实现了时间动态与空间组织的整合。
(a)是十种方法在五个数据集上重建已知轨迹的表现。显示的是CBDir3，正值对应正确的谱系重建，cell2fate在大部分数据中表现优异。(b-d)展示了一些具有特定挑战的数据集的例子，包括成熟细胞类型的弱信号（OPC，少突胶质细胞前体细胞；OL，少突胶质细胞）(b)和复杂的转录率动态(c,d)。(d)推断出的两个选定基因的转录率。(e)来自cell2fate的细胞特异性时间估计。(f)后验时间的标准差可以作为不确定性度量，用于评估数据集对cell2fate分析的适用性。
