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FreeBridge 模型使用薛定谔桥进行细胞转变动力学分析
研究人员开发了 FreeBridge，一种使用变分薛定谔桥（variational Schrödinger Bridges）模拟细胞转变的新方法。该方法可以推断对照组和处理过的细胞群之间的随机过程，即使只有边缘终点数据可用。FreeBridge 将这些学习到的转变约束在观察到的细胞形态的几何范围内，提高了生物学可解释性并减少了中间支持的违反。该方法在 BBBC021、RxRx1 和 JUMP 等多个基准数据集上表现出具有竞争力或改进的性能。
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Julia 库将机器学习模型嵌入优化框架
一个名为 MathOptAI.jl 的新的开源 Julia 库已被开发出来，用于将训练好的机器学习模型集成到数学优化框架中。该库支持来自流行的 Julia 机器学习库的各种模型类型，包括神经网络、决策树和高斯过程。它还通过 Julia 的 Python 接口提供 PyTorch 支持，支持模型评估的 GPU 卸载。