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(CA) Causal Models Need Causal Data - Xaira’s X-Cell model (Bo Wang & Ci Chu)

Xaira Therapeutics 发布 X-Cell 模型用于 AI 驱动的药物发现

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

Xaira Therapeutics，在首席发现官 Ci Chu 和首席人工智能科学家 Bo Wang 的领导下，开发了用于药物发现的 X-Cell 模型。该模型在 X-Atlas 上训练，X-Atlas 是一个通过基于 CRISPR 的实验生成的新型数据集，可以并行测试基因表达变化。与以往专注于 RNA 表达的模型不同，X-Cell 旨在预测改变特定基因的影响，这是开发靶向药物或基因疗法的关键一步。该团队已将 X-Cell 的模型从自回归模型转向扩散模型，并已证明其能够泛化到真实的细胞实验，性能优于现有的线性基线模型。 AI

影响 这一发展可以通过实现对基因表达变化的更精确预测，来加速 AI 驱动的药物发现。

排序理由 该集群描述了一个用于药物发现的新模型和数据集，属于研究范畴。

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Xaira Therapeutics 发布 X-Cell 模型用于 AI 驱动的药物发现

报道来源 [2]

  1. Latent Space (swyx) TIER_1 English(EN) · RJ Honicky ·

    因果模型需要因果数据 - Xaira 的 X-Cell 模型用于药物发现（Bo Wang & Ci Chu，首席发现官 & 首席人工智能科学家）

    Xaira Therapeutics is all in on data generation for model building! We talk with Bo Wang and Ci Chu about how and why.

  2. Latent Space (podcast video) TIER_1 (CA) · Latent Space ·

    因果模型需要因果数据 - Xaira 的 X-Cell 模型 (Bo Wang & Ci Chu)

    Can a model predict how a cell responds to a genetic perturbation it has never seen? Xaira Therapeutics' new virtual-cell model, X-Cell, is a 4.9-billion-parameter diffusion language model trained on X-Atlas/Pisces — the largest genome-wide CRISPRi Perturb-seq dataset ever built,…

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