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hemopoiesis
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新的分布条件传输框架增强了机器学习模型的泛化能力
研究人员推出了一种新颖的分布条件传输（DCT）框架，旨在增强传输模型的泛化能力。DCT通过将传输图谱条件化于源分布和目标分布的学习嵌入，使其即使在未在训练期间遇到的分布对下也能有效执行。该方法还通过利用仅在一个条件下观察到的分布来实现分布预测的半监督学习。该框架用途广泛，支持多种传输机制，包括流匹配和基于散度的模型，如Wasserstein和MMD。DCT的实际效用已在合成基准和四个生物应用中得到证明，例如分析单细胞基因组学数据和模拟…
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新的基础模型Tabula采用联邦学习实现隐私保护的单细胞基因组学
研究人员开发了Tabula，这是一种新颖的单细胞基因组学基础模型，它通过利用联邦学习来解决隐私问题。与以前的方法不同，该模型明确处理单细胞数据固有的表格结构。Tabula通过Chiron平台部署，能够在不共享原始数据的情况下实现跨机构的协作训练。该模型在各种生物学基准测试中表现出色，揭示了造血和神经发生等系统中的调控逻辑，并识别了人类成纤维细胞的潜在复壮因素。