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gene expression
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新的GC-MoE模型可从组织学图像预测细胞基因表达
研究人员开发了GC-MoE，一种从组织病理学图像估计单细胞基因表达的新方法。该方法利用基因组引导的专家混合模型来预测细胞类型概率和基因表达，旨在减少昂贵的单细胞测量需求。该系统结合了细胞类型特异性预测器和注意力模块，以捕获基因程序和邻近细胞的上下文，与现有方法相比显示出改进的结果。
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PerturbedVAE框架通过分离基因表达信号来改进单细胞预测
研究人员开发了PerturbedVAE，一个旨在通过解决扰动不变和扰动特异性基因表达信号之间不平衡来改进单细胞扰动预测的新框架。现有方法常常无法有效捕捉稀疏的、扰动特异性信息，导致预测不准确。PerturbedVAE明确分离这些信号以恢复因果表征，在基准测试中取得了最先进的性能，并改进了分布外预测。