研究人员开发了一种名为“命中概率”（Probability-of-Hit）的新型采集函数，用于高通量基因扰动实验中的主动学习。该方法旨在尽可能多地识别超出特定表型阈值的基因干预措施，以应对预算限制和纯粹探索策略的低效性。命中概率方法通过根据候选者成为“命中”的后验概率进行排序，直接针对阈值超出现象，并在合成和真实的生物数据集上均显示出优于现有方法的实证改进。 AI
影响 引入了一种新颖的主动学习策略，有望提高科学发现流程的效率。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了科学领域实验设计的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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