2022年数理科学学院第十期研究生论坛如期举行。5月16日上午9:00，RCNS全体成员和各位导师共同参加。在这次组会上，首先由3名研一学生汇报自己的研究进展，然后老师与同学们对汇报内容进行学术探讨，并对存在的问题给出相应的指导和建议。

王梦园：本次组会汇报了一篇名为《Genome-wide inference reveals that feedback regulations constrain promoter-dependent transcriptional burst kinetics》的文献，该文章开发了一个基于模型驱动和数据驱动组合的统计框架，以执行可扩展的全基因组推断。该框架使用scRNA-seq数据的静态快照来推断转录爆发动力学背后的调控机制。具体地说，它整合了关于基因表达噪声、爆发频率、爆发大小和反馈调节形式的预期信息。

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韩长锋：本文开发了一种多功能的新方法，Topographer--以构建"定量"Waddington的单细胞转录组学数据景观。Topographer能够识别复杂的细胞状态转移轨迹，并估计以命运和转移概率为特征的复杂细胞类型动力学。它还推断了标记基因网络及其动态变化以及沿细胞状态过渡轨迹的转录爆发的动态特征。将这种方法应用于原代人成肌细胞分化的单细胞RNA-seq数据，本文不仅鉴定了三种已知的细胞类型，还估计了它们的命运概率和它们之间的转移概率。

李成：基因被转录成RNA，然后进一步翻译成蛋白质。每个基因的母本和父本通常是独立转录的，转录本身以离散的随机爆发(转录爆发)发生。开创性的跨细胞RNA单细胞分析揭示了细胞中母体和父体RNA数量的丰富波动，经常观察到仅来自母体或父体基因拷贝的RNA(单等位基因表达)。转录爆发在细胞转录本中产生大量的生物噪声。在这里，我们研究了转录爆发导致的等位基因表达的理论范围，以及它与单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据中观察到的双等位、单等位和等位基因偏向的表达数量的比较。我们发现转录爆发可以解释在单个细胞中观察到的等位基因表达模式，包括经常观察到的常染色体单等位基因表达。

—  学生汇报照片展示  —