BioMeme预印本:记忆法预测细胞剂量响应
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BioMeme预印本:记忆法预测细胞剂量响应
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AI 综述
英国STFC、南安普顿大学、西北工业大学等团队在bioRxiv发布预印本,提出“生物响应记忆”方法BioMeme:利用待测药在目标细胞的低剂量实测状态、同细胞中响应相似化合物的数据及参考细胞系中同一化合物的响应,预测下一档剂量下的形态或基因表达谱,以替代学习式状态到响应层。 作者称,在三组筛选的全部九项预注册比较中,记忆对响应方向的预测均优于被替代的学习器;迁移具有化合物特异性,误差降低21.2%,错误化合物至多1.8%,并在预留的MCF7数据中复现;使用20个参考时,单CPU线程拟合仅需数秒,至少比神经调参与拟合快420倍。 后续报道指出,改用独立孔数据评分后,迁移不再显著降低MSE,方向误差反而上升;九组方向误差均有改善,但MSE仅三组支持记忆、五组不显著、一组支持MLP。现有证据限于公共筛选数据的相邻剂量任务,遗传扰动、长期动态、患者来源细胞和前瞻性实验尚待验证。上述结果均来自预印本,尚未经同行评审证实。
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最新进展11月11日 10:03
BioMeme:用实验记忆预测药物加量后的细胞反应报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月11日
- BioAIDesignBioMeme:用实验记忆预测药物加量后的细胞反应
英国STFC、南安普顿大学、西北工业大学等团队在bioRxiv发布BioMeme,利用待测药低剂量测量、其他药在同细胞中的剂量反应和参考细胞系响应,预测下一档剂量下的形态或基因表达谱。
11月9日
- bioRxiv · Bioinformatics精选BioMeme 提出生物响应记忆,用于虚拟细胞扰动响应预测
BioMeme 用已测实验的记忆替代学习式状态到响应层,从新细胞类型的低剂量实测状态预测下一剂量响应,并召回该细胞中响应相似的化合物与参考细胞系中的同一化合物。
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