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Arachne
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新的代理框架使用患者数据预测基因扰动效应
研究人员开发了CASCADE，一个新颖的代理框架，旨在预测基因扰动的下游转录效应。该框架利用预先计算的ARACNe调控网络，并使用来自The Cancer Genome Atlas (TCGA)的患者数据进行验证。初步测试显示，在预测MYC基因敲低对各种癌症类型的效应方面具有高度一致性，优于基线模型。该系统的性能因基因而异，增殖调控基因的预测效果优于谱系身份转录因子。
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新方法 RepTran 以 74.7% 的成功率修复 Transformer 模型
研究人员开发了 RepTran，这是一种新颖的、基于搜索的方法，专门用于修复 Transformer 模型，而 Transformer 模型是现代人工智能软件的关键组成部分。该方法通过识别可疑权重并使用差分进化进行迭代优化，专注于优化这些模型中的前馈网络。在 18 个故障基准上的评估表明，RepTran 的表现显著优于随机权重选择和 Arachne 等现有方法，平均修复率为 74.7%，并提高了人工智能软件的可靠性。