摘要：果蝇胚胎为定量合成形态发生学 (synthetic morphogenesis)研究提供了一个理想体系。它通过3小时的动态演化建立起越来越精细的发育斑图，可决定胚胎中每个细胞的发育命运。那么它是如何在有限的时间内克服不可避免的基因表达噪声和环境扰动生成单细胞精度、重复性高和鲁棒性高的发育斑图？为了回答这一问题，我们基于定量测量和建模将建立数字孪生胚胎，在单细胞水平上重现发育过程，揭示这一体系的设计原理，这对于实现高效和高度可重复的组织工程和可再生医学具有重要指导意义。首先我们改进了果蝇胚胎定量测量技术。由于果蝇胚胎发育斑图高度动态变化且存在显著的空间异质性，传统测量实验误差通常不易控制在生物噪声之下。为此，我们不仅开发了基于光面显微镜的三维成像和图像处理技术，还开发了适合果蝇胚胎定量成像的微流控芯片，实现了胚胎的自动捕获和朝向控制，高效和高信噪比的多标蛋白免疫荧光成像，以及秒级的温度跳变。利用这些技术我们揭示了果蝇胚胎早期斑图噪声传递的规律、细胞核集群运动的力学规律、和母源成型素Bicoid (Bcd）梯度对发育斑图温度补偿性的贡献。我们相信通过这些定量测量工具的开发和应用，将为数字孪生胚胎建立提供精准数据的支撑。其次我们尝试了胚胎网络建模方面的新方法。鉴于自下而上的基于数据拟合参数的传统建模通常存在解释力不足的问题，我们采用深度神经网络，可以重现几乎所有已知的野生型和突变体的间隙基因发育斑图数据，不过尚无法解释发育斑图噪声过滤和与胚胎长度成比例等性质。我们还尝试了自上而下基于最优信息传递理论的建模，发现能够实现最优的信息整合策略的调控网络可以用相图的特征结构表征，却不存在特定的网络拓扑结构。基于这一最优整合策略推导的无参模型可以定量地解释果蝇胚胎发育斑图随Bcd剂量变化产生移位的实验现象。我们相信基于深度神经网络或自上而下基于最优原理建模将丰富生物建模的工具箱。而通过建模所揭示的发育调控设计原则也将有助于建立数字孪生胚胎，通过理性设计来开展合成形态发生学和组织工程。