RAPTORGraph预印本：单细胞扰动因果发现新模型

Adhisantoso等作者发布预印本，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。作者称，现有方法依赖稠密编码器，在干预目标已知的封闭设定下无法处理干预溢出；模型通过预条件隔离被扰动基因的影响来消除溢出，并用最优传输对齐预处理数据。 作者报告，RAPTORGraph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。作者同时指出，将整理好的生物通路纳入模型会带来确认偏误，可能丢弃注释通路之外的新信号。代码已在GitHub开源，材料仅为预印本摘要。

AI 根据报道生成 · 4 天前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。