Spatiotemporal modeling of molecular holograms

生物 计算生物学 全息术 进化生物学 光学 物理
作者
Xiaojie Qiu,Daniel Y. Zhu,Yifan Lu,Jiajun Yao,Zehua Jing,Kyung Hoi Min,Mengnan Cheng,Hailin Pan,Lulu Zuo,S. B. King,Qi Fang,Huiwen Zheng,Mingyue Wang,Shuai Wang,Qingquan Zhang,Siyang Yu,Sha Liao,Chao Liu,Xinchao Wu,Yiwei Lai
出处
期刊:Cell [Cell Press]
卷期号:187 (26): 7351-7373.e61 被引量:84
标识
DOI:10.1016/j.cell.2024.10.011
摘要

Quantifying spatiotemporal dynamics during embryogenesis is crucial for understanding congenital diseases. We developed Spateo (https://github.com/aristoteleo/spateo-release), a 3D spatiotemporal modeling framework, and applied it to a 3D mouse embryogenesis atlas at E9.5 and E11.5, capturing eight million cells. Spateo enables scalable, partial, non-rigid alignment, multi-slice refinement, and mesh correction to create molecular holograms of whole embryos. It introduces digitization methods to uncover multi-level biology from subcellular to whole organ, identifying expression gradients along orthogonal axes of emergent 3D structures, e.g., secondary organizers such as midbrain-hindbrain boundary (MHB). Spateo further jointly models intercellular and intracellular interaction to dissect signaling landscapes in 3D structures, including the zona limitans intrathalamica (ZLI). Lastly, Spateo introduces "morphometric vector fields" of cell migration and integrates spatial differential geometry to unveil molecular programs underlying asymmetrical murine heart organogenesis and others, bridging macroscopic changes with molecular dynamics. Thus, Spateo enables the study of organ ecology at a molecular level in 3D space over time.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
麻辣烫完成签到 ,获得积分10
刚刚
unyield完成签到,获得积分10
1秒前
百里随阴完成签到,获得积分10
1秒前
牧笛完成签到,获得积分10
1秒前
充电宝应助lql采纳,获得10
1秒前
2秒前
火星天完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
Hart发布了新的文献求助10
3秒前
hull完成签到,获得积分10
3秒前
我是大笨蛋完成签到,获得积分10
3秒前
万能图书馆应助duoduo采纳,获得10
4秒前
小恐龙完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
花影移完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
yi完成签到 ,获得积分10
6秒前
坚定念云应助FG采纳,获得10
6秒前
一二完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
田様应助ylva采纳,获得10
7秒前
fcyyc发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
斯文败类应助聪明的昊强采纳,获得10
7秒前
orixero应助清脆的鹭洋采纳,获得10
7秒前
8秒前
9秒前
10秒前
10秒前
西津渡发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
10秒前
11秒前
在水一方应助miao采纳,获得10
12秒前
7788999完成签到,获得积分10
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
The Oxford Handbook of Digital Classical Studies 550
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7621237
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9196252
关于积分的说明 19712218
捐赠科研通 7192680
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272705
关于科研通互助平台的介绍 2435199
邀请新用户注册赠送积分活动 2267881