这篇文章介绍了一种名为 StaVia 的计算框架，专门用于对海量且复杂的单细胞图谱进行高精度轨迹推断（TI）。StaVia 的核心创新在于采用了 高阶具有记忆的随机游走 (LTRW)，通过避免传统无记忆方法的错误，准确地绘制细胞分化路径。该框架擅长整合各种补充信息，包括 空间坐标和时间序列元数据，并结合基因表达谱进行分析。为了解决可视化难题，StaVia 推出了一种独特的 制图式 Atlas View，能够高效地将高分辨率图结构与细胞类型特异性统一起来。作者通过分析小鼠原肠形成和 Zebrahub 等复杂的发育图谱来验证 StaVia 的能力，展现了其在 时间和空间维度 上描绘复杂生物学概貌的潜力和处理八百万细胞级别数据集的能力。

References:

• Stassen S V, Kobashi M, Lam E Y, et al. StaVia: spatially and temporally aware cartography with higher-order random walks for cell atlases[J]. Genome Biology, 2024, 25(1): 224.