细胞网络熵作为 Waddington 分化景观中的能量势

分化是正常组织发育中的关键细胞过程，而在癌症中会发生显著改变。尽管存在表征多能性和多潜能的分子特征，但目前尚无单一量化指标来标记细胞样本在全局分化层级中的位置。在此，我们采用系统视角，考虑样本的网络熵，这是一种可从样本全基因组表达谱计算得出的信号通路混杂性度量。我们证明，网络熵提供了被分析细胞平均未分化状态的定量、in-silico 读数，重现了多能、多能和分化细胞类型的已知层级。网络熵在时间过程分化数据中表现出动态变化，并与样本的分化阶段一致。在疾病中，网络熵预测癌症干细胞群相较于普通癌细胞具有更高水平的细胞可塑性。重要的是，网络熵还允许识别关键分化通路。我们的结果支持以下观点：多能性是一种在细胞群体水平定义的统计属性，与样本内异质性相关，并由细胞中信号混杂程度驱动。总之，网络熵提供了细胞未分化状态的定量度量，定义了其在 Waddington 景观中的高度。