bioRxiv · Bioinformatics· Adhisantoso, Y. G., Schröder, S. K., Gress, M., Hernaez, M., Voges, J. ·· 5 天前精选AI 评分60
RAPTORGraph:基于图的通路建模用于单细胞扰动因果发现
RAPTORGraph: graph-based pathway modeling for causal discovery in single-cell perturbations
AI 导读
作者提出 RAPTORGraph,一种带 GraphPathway 编码器的 β-变分自编码器,用于在 Perturb-seq 类实验中建模基因间相互作用并做可识别的因果发现。模型通过预条件隔离被扰动基因的影响以消除干预溢出,并用最优传输对齐预处理数据,作者报告其在未见扰动的非加性相互作用分析上优于现有方法,在均方误差和最大均值差异等指标上表现相当。代码已开源于 GitHub,材料仅为预印本摘要。
推荐理由
该预印本提出用图通路编码器隔离扰动基因影响,为单细胞扰动实验的因果发现提供可复用方法。
来源:bioRxiv · Bioinformatics · biorxiv.org