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functional genomics
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新的几何因果模型利用对称性进行数据推断
研究人员开发了几何因果模型（GCMs），这是一个从非独立同分布的结构化数据中进行因果推断的新框架。该方法利用数据中潜在的对称性（通过群论形式化）来实现因果识别和估计。该框架结合了几何深度学习和贝叶斯推断，并已应用于构建一个满足DNA对称性的因果模型，为遗传变异效应提供了新的估计器。
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新的MKGR框架增强了冷启动蛋白质相互作用预测能力
研究人员开发了MKGR，一个新颖的多模态表示学习框架，旨在改进蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的预测，特别是在冷启动场景下，即候选蛋白质在训练期间缺乏已观察到的相互作用。MKGR整合了区域感知蛋白质序列编码与四个生物医学知识图谱——蛋白质-药物、蛋白质-疾病、蛋白质-miRNA和蛋白质-lncRNA关联。该框架采用图注意力编码器从稀疏的生物医学数据中学习蛋白质嵌入，并使用桥接重构目标来正则化图学习。实验表明，MKGR在各种性能指标上始…