動的グラフ構造の学習過程では、K近傍法（KNN）によって初期化されたグラフが、シーケンシングデータの摂動を考慮しながら、細胞間の潜在的な意味的関係を捉えることができます。具体的には、異なるオミクスモダリティ間の相関関係や、同じ細胞タイプに属するスポット間の近接性が強調されます。これにより、細胞の機能的な類似性や、特定の微小環境における細胞の役割が明らかになります。生物学的には、これらの関係は細胞の発生過程や病理学的な変化における重要な指標となり、治療ターゲットの特定や新たな治療戦略の開発に寄与する可能性があります。