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Nat Compu Sci + NAR丨刘琦教授团队发展基于子任务分解的单细胞扰动预测的AI新范式和开发单细胞扰动组学数据资源

BioArt 2024-10-12 08:42
文章摘要
刘琦教授团队在Nature Computational Science上发表的研究论文提出了一种基于子任务分解的单细胞扰动预测AI框架——STAMP。该框架通过将扰动预测任务分解为三个层级递进的子任务，显著提升了模型在单基因扰动、多基因扰动以及跨细胞系扰动场景下的泛化能力。STAMP的创新之处在于其灵活性和普适性，能够适配任意基因表征，为单细胞扰动组学的智能解析和相关应用提供了新的思路。此外，团队还开发了首个全面的单细胞扰动组学数据平台PerturBase，进一步推动了数据驱动的精准医学研究。
Nat Compu Sci + NAR丨刘琦教授团队发展基于子任务分解的单细胞扰动预测的AI新范式和开发单细胞扰动组学数据资源
查看文献： Toward subtask-decomposition-based learning and benchmarking for predicting genetic perturbation outcomes and beyond
查看期刊：Nature computational science
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