GRAFT实现跨细胞类型零样本药物响应预测
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GRAFT实现跨细胞类型零样本药物响应预测
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AI 综述
Luo, C.等作者发布预印本，提出GRAFT框架，将遗传扰动到化学扰动的迁移与跨上下文预测结合，在目标细胞类型没有药物测量数据时推断药物诱导的转录响应。作者称，在LINCS基准和外部上下文中，GRAFT在响应相关性、方向一致性和幅度重建上优于对比方法，对响应依赖上下文的药物尤为明显。 该框架还包含GRAFT-Adapt，用目标上下文少量药物测量数据进一步修正未测响应；GRAFT-Atlas覆盖13个细胞上下文和7,856条药物目录条目，共给出102,128个药物—上下文组合预测。在来自不同供体的10个iPSC系中，GRAFT识别出供体间候选差异，其中部分候选得到实测遗传扰动响应的功能支持。
AI 根据报道生成 · 7 天前更新
最新进展11月1日 08:00
GRAFT框架实现跨细胞类型药物响应的零样本预测报道时间线
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11月1日
- bioRxiv · Bioinformatics精选GRAFT框架实现跨细胞类型药物响应的零样本预测
研究提出GRAFT框架，将遗传扰动到化学扰动的迁移与跨上下文预测结合，在目标细胞类型无药物测量数据时推断药物诱导的转录响应。在LINCS基准和外部上下文中，GRAFT在响应相关性、方向一致性和幅度重建上优于对比方法，对响应依赖上下文的药物尤为明显。
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