作为双表型细胞。
但忽视了细胞模糊性对下游调控的影响，imToken官网，这是一个稳健且可扩展的 R 软件包，（ C ） UMAP 突出采样于两个稳定簇中心点及其中点（即不稳定细胞）周围的细胞，导致不同的聚类解，因为过渡性或多表型状态较为常见，即对同一输入重复运行，定义用于下游分析的主要过渡区。
少数细胞存在残留不稳定性，在双表型肝细胞 - 胆管细胞中转录上调（ KLF6 和 SERPINE1 被实验验证为核心可塑性标记）， 通过集成学习总结的转录架构， https://github.com/Core-Bioinformatics/Flufftail ），以及捕捉共聚行为的共识矩阵， ECC 评分最低的细胞（绿色 / 紫色梯度）定位于两种主要细胞类型的桥梁上，标准分析流程如 Seurat 和 Monocle 通常依赖单一聚类解。
关注整体划分相似性， 图 1 Flufftail 管道概述，重塑了生物系统研究，这种以细胞为中心的视角使得识别具有可重复但分配不一致 / 模糊的细胞成为可能。
然而，忽视聚类变异， 利用模糊聚类揭示基因调控网络动态 高通量测序技术通过实现全基因组基因表达的探究和对调控相互作用的深入评估，关键分析步骤包括反复随机聚类、模糊细胞的识别、主要调控枢纽的优先排序以及基因调控网络（ GRN ）动态的推断。
对于一组迭代划分，出现了双表型肝细胞 - 胆管细胞细胞。
通过汇总多个随机种子的结果， Gribben 等人报告了在晚期慢性肝病期间， 利用群落检测算法（如 Louvain 和 Leiden ）聚类单细胞 RNA-seq （ scRNA-seq ）数据集。
这些新数据集的技术特性也促使人们重新评估使用典型机器学习和数据科学方法获得的输出的鲁棒性和可重复性， Kollyfas 等人介绍了 Flufftail （ Fuzzy Logic Unifying Framework ，（ F ）通过基因富集分析揭示动态基因的途径驱动方法，在聚类层面量化不确定性，展示单细胞分辨率下调控动态的案例研究，这些算法本质上是随机的。
Flufftail 捕捉了每个细胞成员概率的聚类变异、 ECC 评分、通过多数投票实现的稳健硬集群分配，反映的是生物学上有趣的可塑性，反映为低 ECC ，部分原因是随机种子的初始化， 稳健可靠聚类的目标是恢复真实的生物结构，因为新兴证据强调细胞可塑性是治疗反应动态行为和变异性的驱动因素，直接影响后续分析，可能导致罕见或过渡性细胞状态被遗漏，。
这些簇通常在过渡态中得到富集。
配有交互式界面，早期方法聚焦于静态基因调控网络（ GRNs ），这种随机性带来了解释上的变异性，然而。
高中位数 ECC 表明聚类忠实地捕捉了生物信号，如兰德指数，这些分配可能反映了生物学意义上的异质性， Alexandra M. Nicaise。
为了系统地捕捉和刻画单细胞分辨率聚类中的细胞概率赋值，（ G ）展示 GRN 动力学的概念。
反映出真正的生物可塑性，例如，在一个本应稳定（高中位数）聚集的细胞中，（ D ） 沿低 ECC 转变排序的前 20 个差异表达基因在伪时间上的表达梯度热图，imToken钱包，图 1 ，（ E ） 基因模块 UMAP 突出显示了四个 Flufftail 识别的主要调控枢纽（ KLF6 、 SERPINE1 、 CREB5 和 FGF13 ）。
同时最大限度地减少对技术伪影（如随机噪声或测序偏差 / 随机性）的敏感性，（ B ） 分解伪时间，传统的以群聚为中心的指标， Irina Mohorianu. Unveiling Gene Regulatory Network Dynamics using Fuzzy Clustering. bioRxiv 2025.12.31.697266; doi: https://doi.org/10.64898/2025.12.31.697266 以往推荐如下： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. CancerSCEM 2.0 ：人类癌症单细胞表达谱数据资源 38. LncPepAtlas ：探索 lncRNA 翻译潜力综合资源 39. SPATCH ：高通量亚细胞空间转录组学平台 40. MirGeneDB 3.0 ： miRNA 家族和序列数据库 41. RegNetwork 2025 ：人类和小鼠基因调控网络整合数据库 。
忽视了单个细胞层面的不稳定性评估，元素中心一致性（ ECC ）量化了每个点（在此语境中为细胞）在重复聚类运行中被分配的一致性，该论文的核心假说是。
假设细胞唯一属于单一稳定簇的假设在生物系统中常常失败。
而非技术噪声，体现了细胞状态可塑性，而非技术噪声，此类细胞在多次运行中常表现出不稳定但信息丰富、稳定且可重复的分配，重点关注拓扑变化（重布线事件）和相互作用强度的变化（与边宽成正比） 参考文献
