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contrastive objective
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CytoWave框架增强单细胞基因扰动响应预测
研究人员开发了CytoWave，一个旨在提高基因扰动后单细胞基因表达变化预测能力的新预训练框架。该方法解决了现有方法面临的泛化挑战，这些方法由于实验条件和生物背景的差异，在不同数据集和物种之间常常表现不佳。CytoWave采用两阶段训练过程：首先，通过在未扰动细胞上进行掩码基因表达恢复来学习参考细胞状态；其次，利用控制状态和扰动信号预测扰动基因表达，并纳入对比目标以对齐潜在表示。评估表明CytoWave在预测细胞响应方面表现有效且一致。
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表征学习目标在心理测量数据中产生不同的潜在结构
一篇新的研究论文探讨了不同的表征学习目标如何在相同的心理测量数据中揭示出不同的潜在结构。该研究使用了来自塞浦路斯ProW学前试验中757对师生的数据，分析了儿童SDQ、ASBI和CBRS的反应。结果显示，与基于主成分分析（PCA）的表征相比，对比学习目标显著提高了师生检索的准确性，但基于PCA的方法更好地保留了潜在的行为表型结构。多任务目标以检索性能为代价，部分恢复了行为组织，表明对应关系和表型结构代表了不同的潜在组织。