单细胞的时序动态行为分析对于理解生命体系自组织的功能调控与功能实现具有重要意义。一方面,细胞的异质性及细胞-细胞相互作用的存在使得对生命过程的深入研究必须在单细胞层面上展开;另一方面单细胞在生命过程中的状态转换必须通过时序分析进行检测、追踪和研究。显微成像分析因其高通量,高时空分辨率和对样品的非破坏性等特点,成为原位检测单细胞时序动态过程的重要分析手段。但与此同时,细胞间个体差异、时间和空间这三个维度的同时检测使得研究者收集到了远比平均化分析多的数据。这对分析化学研究的数据处理标准化、自动化和集成化提出了更高的要求。更重要的是,单细胞时序动态行为的复杂性使得基于模型和主观假设的研究方法可能会对分析造成偏差。本论文从数据驱动的角度发展分析方法,不对分析体系预设模型和检测目标,通过采集体系大量的时序数据,辅以计算机算法实现的数据可视化和信息挖掘,以实现无偏的、客观的和定量的单细胞时序动态行为的表征和分析。具体包含以下相关研究:1.建立了基于无监督机器学习的单轨迹分析方法,实现对细胞内单颗粒运动行为状态转换和时空异质性的解析。以纳米粒子与细胞相互作用为例,该方法无需事先训练识别体系或对体系的先验知识即可以实现纳米粒子跨膜点的识别和纳米粒子膜上限域运动行为的分析。以细胞迁移为例,我们验证了该算法在不同体系中的普适性。该方法有助于研究载药纳米颗粒的跨膜动力学过程和机理。2.建立了单细胞集群运动分析方法,实现了在系统层面上研究细胞网络的群体调控规律。以单细胞中的溶酶体为例,用该方法追踪了细胞内溶酶体的群体轨迹,对细胞内溶酶体集群运动行为的时空异质性进行了定量表征,阐释了在细胞不同空间位置上溶酶体集群运动行为的差异,并研究了细胞状态与溶酶体集群运动行为之间的关联。该研究为细胞状态与活性的表征提供了新的思路和方法。3.建立了细胞群体形态学轨迹追踪分析方法,追踪和解析细胞在分裂、分化、迁移等重要生理过程中的状态转化。该方法通过深度学习和细胞形态学轨迹构建,实现了对细胞有丝分裂和免疫细胞极化过程的追踪和状态转化点的识别,定量分析了细胞间的差异性。结合细胞的空间运动轨迹,该方法实现了对小鼠淋巴细胞极化前后的运动活性差异的分析。