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scDisentangle:单细胞扰动响应预测新模型

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AI 综述

研究团队 El Mejjad 等发布预印本,提出单细胞扰动响应预测模型 scDisentangle。该模型将单细胞表达分解为可观测属性与一系列残差成分,生成保留源细胞身份的反事实预测。作者称,该模型在细胞因子刺激、肝脏感染和未见过的组合遗传扰动任务上优于现有模型与朴素基线,且准确率与响应接近平均扰动效应的程度基本无关。 作者还报告了在两项数据上的应用:在免疫检查点抑制剂相关心肌炎队列中,细胞分辨的反事实预测从外周血预测出供者特异的心内 CD8+ T 细胞状态;在前列腺去势—再生图谱中,预测再现了雄激素恢复后的腔细胞动态与祖细胞标志物变化。上述比较与应用结果均来自预印本,尚未经同行评审。

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报道时间线

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11月6日
  1. bioRxiv · Bioinformatics精选
    scDisentangle:面向单细胞扰动响应预测的序列解耦模型

    研究团队提出 scDisentangle,将单细胞表达分解为可观测属性与一系列残差成分,生成保留源细胞身份的反事实预测。该模型在细胞因子刺激、肝脏感染和未见过的组合遗传扰动任务上优于现有模型与朴素基线,且准确率与响应接近平均扰动效应的程度基本无关。

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