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English(EN) When Does Gene Regulatory Network Inference Break? A Controlled Diagnostic Study of Causal and Correlational Methods on Single-Cell Data

研究诊断因果方法在基因调控网络推断中失效的原因

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

一项发表在arXiv上的新研究调查了从单细胞RNA测序数据推断基因调控网络的因果方法与相关方法的有效性。研究人员发现，虽然因果方法在理想条件下表现出色，但其优势会被滴落和潜在混淆变量等特定数据病理所抵消。该研究进行了6120次受控实验，分析了七种不同的病理如何影响六种推断方法，为方法开发和应用提供了实用指导。 AI

影响 提供了对不同基因调控网络推断方法何时成功或失败的细致理解，为方法开发和实际应用提供了可操作的见解。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了基因调控网络推断方法的受控诊断研究。

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研究诊断因果方法在基因调控网络推断中失效的原因

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Miguel Fernandez-de-Retana, Ruben Sanchez-Corcuera, Unai Zulaika, Aritz Bilbao-Jayo, Aitor Almeida ·

    When Does Gene Regulatory Network Inference Break? A Controlled Diagnostic Study of Causal and Correlational Methods on Single-Cell Data

    arXiv:2605.04930v1 Announce Type: new Abstract: Despite theoretical advantages, causal methods for Gene Regulatory Network (GRN) inference from single-cell RNA-seq data consistently fail to match or outperform correlation-based baselines in many realistic benchmarks, a persistent…

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Aitor Almeida ·

    When Does Gene Regulatory Network Inference Break? A Controlled Diagnostic Study of Causal and Correlational Methods on Single-Cell Data

    Despite theoretical advantages, causal methods for Gene Regulatory Network (GRN) inference from single-cell RNA-seq data consistently fail to match or outperform correlation-based baselines in many realistic benchmarks, a persistent puzzle which casts doubt on the value of causal…

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