每個生物都始于一個細胞，其后不斷分裂。在被稱為細胞分化的過程中，細胞會分裂成為特殊的細胞，如心臟細胞、骨骼細胞或腦細胞等。要了解沿著分化路徑發育的細胞內外部線索，科學家可以對其進行 RNA 測序。但對某些細胞來說，進行 RNA 測序效果并不理想，因為這些細胞通常處于不同的發育狀態。為了解決這個問題，科學家開發出單細胞 RNA 測序技術，但仍需要面對不同細胞狀態之間關系的問題。

為解決這一問題，哥倫比亞大學研究人員開發出一種稱為單細胞拓撲數據分析（scTDA）的算法。該算法可分析單個細胞的 RNA 序列，重建潛在的發育軌跡，并及時捕獲不同轉錄程序的進展情況。拓撲學是研究表面和形狀之間空間關系的數學領域，在這一研究中，則被用于確定不同細胞狀態和該狀態下才活躍的基因之間的。

研究人員使用 scTDA 繪制了經誘導成為運動神經元細胞的小鼠干細胞的發育路徑。這一路線圖準確地表明了這些細胞的發育軌跡——從干細胞開始，至神經元結束。通過查看哪些基因在路線圖上的特定叉點附近是活躍的，就能夠鑒定在不同時間節點引導細胞發育的蛋白質。該方法已經用于研究源自小鼠肺、人類胚胎和小鼠腦的干細胞的發育路徑。

研究人員表示，新方法使他們能夠深入了解細胞的潛在命運，了解控制細胞特征的關鍵分子轉換，并找到使細胞發育免受負面影響的機會。他們期望以后會有更多發現，zui終能夠在特定發育階段對個別細胞進行深入分析。