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GRAFT实现药物响应跨细胞零样本预测

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AI 综述

Luo等提出GRAFT,将遗传扰动响应跨模态迁移至化学扰动,并结合跨情境预测,在目标细胞情境缺少药物测量时推断药物诱导的转录响应;其在LINCS及外部情境基准中较竞争方法改善了响应相关性、方向一致性和幅度重建,对情境依赖型药物尤其明显。 GRAFT-Adapt可利用少量目标情境药物测量细化未测响应;GRAFT-Atlas覆盖13个细胞情境和7,856个药物目录条目,生成102,128个药物—情境预测。

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报道时间线

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11月1日
  1. bioRxiv · Bioinformatics精选
    GRAFT框架通过跨模态迁移实现跨细胞类型药物响应零样本预测

    GRAFT通过将遗传扰动响应跨模态迁移至化学扰动,在缺少目标情境药物测量时推断药物诱导的转录响应。在LINCS和外部上下文的基准评测中,GRAFT相较竞争方法改善了响应相关性、方向一致性和幅度重建,对情境依赖型药物尤其明显。GRAFT-Adapt利用少量目标情境药物测量细化未测响应;GRAFT-Atlas覆盖13个细胞情境、7,856个药物目录条目并生成102,128个药物-情境预测。

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