scTREAT扩散框架预测单细胞药物响应
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scTREAT扩散框架预测单细胞药物响应
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AI 综述
Zhaokang Liang等作者发布预印本，提出scTREAT——一个将状态与药物引导分解的潜在扩散框架，用于单细胞药物响应预测。 在Tahoe-100M单细胞图谱衍生的条件级伪批量谱上，未见细胞系-药物组合的12项指标中scTREAT有10项最优，未见药物的12项中有11项最优；在未见药物条件下，DEG logFC-Spearman和logFC-Pearson相对次优模型分别提升36.11%和34.21%。消融实验考察了条件注入、分子表示和引导设计。上述性能均为作者在预印本中报告的结果。
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最新进展10月28日 12:00
scTREAT：用潜在扩散模型预测单细胞药物响应报道时间线
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10月28日
- arXiv · q-bio.QM (定量方法)精选scTREAT：用潜在扩散模型预测单细胞药物响应
作者提出scTREAT，一个将状态与药物引导分解的潜在扩散框架，用于单细胞药物响应预测。在Tahoe-100M单细胞图谱的条件级伪批量谱上，未见细胞系-药物组合12项指标中10项最优，未见药物12项中11项最优；未见药物条件下DEG logFC-Spearman和logFC-Pearson相对次优模型分别提升36.11%和34.21%。
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