Исследователи разработали SpaTemGRN — вычислительный метод для анализа пространственно-временной транскриптомики, который позволяет восстанавливать генно-регуляторные сети с разрешением по времени и пространству. Метод использует совместное моделирование наблюдений с нескольких слайдов в разные моменты времени, позволяя поздним пространственным единицам заимствовать статистическую силу у соседних и предшествующих во времени единиц. В модели болезни Альцгеймера у мышей (AppNL-G-F) метод выявил зависящее от региона и возраста усиление регуляторной связи между комплементом и глиальными клетками: ранний широко распределённый сигнатурный профиль комплемента предшествует более поздней пространственно-фокальной связи с астроцитарными и микроглиальными ответами. В развивающемся эмбриональном мозге мыши SpaTemGRN идентифицировал прогрессирующее sharpening и пространственное разделение регуляторных программ по мере регионализации нервной трубки. На симулированных данных метод превзошёл четыре существующих подхода по точности восстановления регуляторных связей и продемонстрировал наиболее стабильную производительность across стадий развития. Исследование представляет собой гибкий гипотез-генерирующий фреймворк для изучения ремоделирования пространственно-локализованных генно-генных зависимостей across биологических стадий, что имеет значение для понимания молекулярных механизмов нейродегенеративных заболеваний.