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English(EN) BRIDGE: Biological Evidence Refinement and Heterogeneous Dynamic Gating for Gene Regulatory Networks

新的BRIDGE框架增强基因调控网络推断

研究人员开发了一个名为BRIDGE的新框架,用于改进从单细胞RNA测序数据推断基因调控网络。该方法通过采用对比学习和异构门控编码来适应性地调节基因和细胞之间的信息传递,从而应对嘈杂和稀疏数据带来的挑战。实验表明,BRIDGE取得了最先进的性能,在跨不同细胞类型的少样本迁移场景中优于GCLink等现有方法。对hESC数据的案例研究进一步验证了BRIDGE预测的生物学相关性。 AI

排序理由 该集群包含一篇详细介绍用于生物数据分析的新计算框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Ziyang Dong, Shanwen Tan, Hengchuang Yin, Wei Liu, Yifan Wang, Siyu Yi, Jiancheng Lv, Wei Ju ·

    BRIDGE: Biological Evidence Refinement and Heterogeneous Dynamic Gating for Gene Regulatory Networks

    arXiv:2606.14734v1 Announce Type: cross Abstract: Motivation: Gene regulatory network inference from single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data is important for uncovering cell-state-specific transcriptional programs. However, scRNA-seq measurements are sparse and noisy, and exp…