В статье представлен MoCoO — инновационный модульный фреймворк, предназначенный для анализа данных секвенирования РНК единичных клеток (scRNA-seq). Архитектура объединяет вариационный автоэнкодер (VAE), нейронные обыкновенные дифференциальные уравнения (Neural ODE) и метод Momentum Contrast (MoCo), дополненные этапом уточнения через Flow Matching (FM). Исследование, проведенное на 20 наборах данных scRNA-seq, показало, что синергия ODE и MoCo позволяет эффективно моделировать как дискретную идентичность типов клеток, так и непрерывные траектории их развития. Результаты тестов подтверждают превосходство модели: комбинация VAE+ODE+MoCo+FM достигла лучших показателей по метрикам ASW (0.257) и DAV (1.359), а полная версия MoCoO показала лучшие результаты по DRE (0.678), DREX (0.660) и CAL. Использование Flow Matching позволило улучшить качество эмбеддингов в 92% случаев (по метрике DREX). Разработанный метод успешно применяется для аннотации клеток, количественной оценки неопределенности и обнаружения ветвлений в процессах дифференцировки, обеспечивая высокую корреляцию псевдовремени с каноническими маркерными генами.