在细胞发育过程中，基因转录操控着细胞的谱系定向和细胞分化。通过对单细胞RNA序列的研究，可以对细胞命运有一个很好的认识。但是，就数据结构来讲，这种研究方法又受到当前分析假设方法的限制。为此，我们提出了一种基于拓扑计算的数据分析方法——单细胞拓扑数据分析法（scTDA），通过这种方法，我们对短暂无偏差的转录调控进行研究。与其他数据分析方法不同的是，scTDA法是一种非线性的，基于独立模型的聚类数据网络结构，可以生动描绘瞬时细胞状态。为研究运动神经细胞分化诱导因子，我们利用scTDA法研究了小鼠体外干细胞分化过程。而且基于转录因子，RNA结合蛋白和长非编码RNA（lncRNAs）的阶段性组合的变化，scTDA法分为随时间变化的细胞个体的不同步和连续性，并以此来鉴定了四种瞬时状态（全能性细胞，前体细胞，祖细胞和完全分化的细胞）。利用scTDA数据分析方法，可以研究异步细胞对发育信号和环境扰动因子的反应。
