Sun等提出RELAY细胞扰动预测模型
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Sun等提出RELAY细胞扰动预测模型
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AI 综述
Sun等在预印本中提出RELAY关系式上下文学习模型，用于预测未测条件下的细胞扰动响应。评估显示，在实验变量取值未见的场景中优于现有上下文方法，在扰动组合未见的场景中优于监督扰动预测方法。 RELAY利用共享实验变量的已测对照与扰动响应进行预测，模型只获知变量之间是否共享，不接收变量具体值；测试覆盖化学、遗传和细胞因子扰动数据集。作者计划开源包括代码和数据在内的全部资源。
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最新进展11月3日 00:00
RELAY：通过关系式上下文学习预测细胞扰动响应报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- bioRxiv · Cell BiologyRELAY：通过关系式上下文学习预测细胞扰动响应
RELAY 预印本提出关系式上下文模型，利用共享实验变量的已测对照与扰动响应，预测未测条件下的细胞响应。模型只接收变量是否共享的信息，不接收其具体值。该模型在化学、遗传和细胞因子扰动数据集上进行评估，未见变量值时优于现有上下文方法，未见组合时优于监督扰动预测方法；作者还计划开源包括代码和数据在内的全部资源。
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