近日，来自慕尼黑工业大学、慕尼黑亥姆霍兹大学和苏黎世联邦理工学院的跨学科研究团队发布了一项重要研究，提出了名为 Moscot（多组学单细胞最优传输）的创新框架，成功重建了170万个小鼠胚胎细胞在20个时间点的发育轨迹。这项研究在《Nature》杂志上发表，标志着单细胞基因组学领域的一个重大突破。Moscot 框架的设计灵感源自18世纪的最优传输理论，该理论旨在高效地将物体从一个地方移动到另一个地方。研究人员通过将生物映射和比对任务转化为最优传输问题，并采用一系列一致

["2023年，全球基因组学人工智能市场规模达115亿美元，预计将在2030年达到197.2亿美元，年复合增长率50.1%。","基因组数据激增推动人工智能在基因学中的应用，加速药物发现和诊断，降低成本。","医疗专业人士和公众对基因组学中人工智能的潜在好处认知提高，推动市场需求增长。","预测期内，基于本地的交付模式有望在全球基因组学人工智能市场中占据主导地位。"]