Visuelle Darstellungen werden häufig verwendet, um Trajektorien in Einzelzell-Daten zu interpretieren; jedoch erfassen sie nicht immer treu die abgeleitete Struktur der Trajektorien. Infolgedessen kann die Interpretation der zellulären Dynamik und nachgelagerter Analysen beeinträchtigt sein. Hier präsentieren wir Pseudotime Graph Diffusion (PGD), ein leichtgewichtiges und interpretierbares post-hoc Framework zur Glättung zellulärer Merkmale entlang der Pseudotime. PGD funktioniert durch die Durchführung einer Zufalls-Walk-Diffusion auf einem Pseudotime-Graphen, wobei Informationen entlang abgeleiteter Trajektorienwege propagiert werden, um Kontinuität und Struktur zu verbessern. Wir zeigen, dass die PGD-geschmeidigten Einbettungen die Visualisierung von zunehmend komplexen abgeleiteten Trajektorien von Monozyten und Makrophagen während der Wundheilung verbessern. Darüber hinaus zeigen wir, dass PGD sich natürlich auf die glättende Genexpression mit Trajektorienbewusstsein ausdehnt. Durch die Verbesserung der Übereinstimmung zwischen visuellen Darstellungen und abgeleiteten Trajektorien ermöglicht PGD eine treuere Interpretation dynamischer zellulärer Prozesse.
Lukas et al. (Fr,) haben diese Frage untersucht.