本研究では、高次元データのかたちの情報に着目し、点群データより推定した接空間同士の向きのアラインメント法、およびダイナミクスの循環・周期的成分の高速な同定と適切な解釈法の確立を目指す。高次元データのかたちの記述によって、シングルセル・データの成す「多様体」上で実現されるダイナミクスの解釈を可能にし、振動や周期性を本質とする生命現象のさらなる理解につなげることを期待している。