В исследовании представлена новая вычислительная модель FusedFCR, предназначенная для анализа данных секвенирования РНК единичных клеток (scRNA-seq) во временных рядах. В отличие от существующих методов, FusedFCR использует регуляризованную модель коэффициента прямой непрерывности, которая позволяет не просто выстраивать псевдовремя, но и точно определять маркерные гены, ответственные за переходы между конкретными стадиями дифференцировки. Методология сочетает Lasso-регуляризацию для отбора генов и штраф слияния (fusion penalty), что позволяет фиксировать как стабильные, так и кратковременные изменения экспрессии. Тестирование на данных дифференцировки бета-клеток поджелудочной железы мыши (7 временных точек) и вневорсинчатых трофобластов человека (4 временные точки) подтвердило высокую точность модели. Результаты показали, что FusedFCR эффективно идентифицирует биологически интерпретируемые гены и пути, соответствующие известным процессам развития, обеспечивая при этом конкурентоспособную точность классификации стадий. Данный инструмент представляет значительную ценность для биоинформатики и системной биологии, позволяя детально картировать молекулярные программы развития клеток.