Abstract Deciphering the universal gene regulatory mechanisms in diverse organisms holds great potential to advance our knowledge of fundamental life process and facilitate research on clinical applications. However, the traditional research paradigm primarily focuses on individual model organisms, resulting in limited collection and integration of complex features on various cell types across species. Recent breakthroughs in single-cell sequencing and advancements in deep learning techniques present an unprecedented opportunity to tackle this challenge. In this study, we developed GeneCompass, the first knowledge-informed, cross-species foundation model pre-trained on an extensive dataset of over 120 million single-cell transcriptomes from human and mouse. During pre-training, GeneCompass effectively integrates four types of biological prior knowledge to enhance the understanding of gene regulatory mechanisms in a self-supervised manner. Fine-tuning towards multiple downstream tasks, GeneCompass outperforms competing state-of-the-art models in multiple tasks on single species and unlocks new realms of cross-species biological investigation. Overall, GeneCompass marks a milestone in advancing knowledge of universal gene regulatory mechanisms and accelerating the discovery of key cell fate regulators and candidate targets for drug development.

Abstract Ovarian function is critical for female fertility and impacts reproductive longevity. It is of great importance to accurately predict the aging process within the ovary for fertility assessment and disease diagnosis. However, cell metrics for evaluating the ovarian aging rate are still in urgent need, and molecular insights into ovarian development and dysfunction during the primate life course are also limited. Here, we reported large-scale ovarian cell atlas of consecutive development of cynomolgus monkeys across 22 years with 20 time points, covering the foetal, newborn, prepubertal, pubertal, adult, perimenopausal and menopausal stages. We characterized and validated distinct molecular signatures of each cluster of cells within primate ovaries, and uncovered a previously undocumented RHOXF1-positive oocyte type during primordial follicle assembly in primates. Furthermore, the constitution and developmental trajectories of primate germ cells, granulosa cells and stromal / theca cells were also elucidated, and their precursors were identified. More importantly, dynamics of cellular compositions were unravelled through the ovarian development, featured by granulosa, epithelial, stromal, and immune cells that showed strong temporal heterogeneity spanning lifetime, whilst referred to the key function during the corresponding stages. Based on the correlations of each cell type with age and stage-specific molecular dynamics, we further constructed a transcriptomic ovarian clock which could perceive an effective biological age prediction of the ovary and further applied to humans. The findings reveal granulosa, epithelial, and stromal cells as the highest performance predictors of ovarian biological age, while highlighting the crucial role of AGE-RAGE and Relaxin signaling pathways in regulating ovarian aging. Our work not only provide valuable resource for obtaining insights into the development, aging and dysfunction of key organs, but also establish a transcriptomic clock to predict biological ovarian aging thus to be potential clinical implementation in future.

Abstract Cell fate changes are determined by gene regulatory network (GRN), a sophisticated system regulating gene expression in precise spatial and temporal patterns. However, existing methods for reconstructing GRNs suffer from inherent limitations, leading to compromised accuracy and application generalizability. In this study, we introduce CellPolaris, a computational system that leverages transfer learning algorithms to generate high-quality, cell-type-specific GRNs. Diverging from conventional GRN inference models, which heavily rely on integrating epigenomic data with transcriptomic information or adopt causal strategies through gene co-expression networks, CellPolaris employs high-confidence GRN sources for model training, relying exclusively on transcriptomic data to generate previously unknown cell-type-specific GRNs. Applications of CellPolaris demonstrate remarkable efficacy in predicting master regulatory factors and simulating in-silico perturbations of transcription factors during cell fate transition, attaining state-of-the-art performance in accurately predicting candidate key factors and outcomes in cell reprogramming and spermatogenesis with validated datasets. It is worth noting that, with a transfer learning framework, CellPolaris can perform GRN based predictions in all cell types even across species. Together, CellPolaris represents a significant advancement in deciphering the mechanisms of cell fate regulation, thereby enhancing the precision and efficiency of cell fate manipulation at high resolution.