GRAFT实现药物响应跨细胞零样本预测
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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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最新进展11月1日 00:00
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报道时间线
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11月1日
- 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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