中国科学院团队：基于多智能体强化学习的单细胞基因面板筛选新方法RIGPS

本文介绍中国科学院团队提出的一种基于强化学习的知识引导型基因面板筛选框架RIGPS。背景方面，单细胞RNA测序技术虽能提供单细胞层面基因表达数据，但在无标签数据中精准筛选关键基因存在挑战。研究目的旨在开发一种能模仿专家分析过程、在无标签条件下自适应识别关键基因的新方法。RIGPS通过整合传统方法构建先验知识边界，采用多智能体强化学习协同优化基因选择，并结合生物可分辨性和基因简洁性的奖励机制。实验结果表明，该方法在多个数据集上的聚类性能和下游任务表现均优于主流方法，且具有抗噪能力强、收敛快等优势。结论认为RIGPS突破了传统方法对标签数据的依赖，是人工智能与生命科学深度融合的典范。