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新的DynImmune-BERT模型使用神经ODE进行动态免疫图谱分析

研究人员推出DynImmune-BERT，这是一种用于分析动态免疫图谱随时间变化的新型模型。该模型采用连续时间方法，将神经常微分方程与Transformer相结合，以捕捉免疫细胞行为的复杂信号。DynImmune-BERT旨在通过考虑克隆存在、采样间隔和测序深度等因素来改进患者级别的免疫状态预测，而这些因素在静态模型中通常表示不足。评估表明，这种事件感知的时间建模可以在有纵向数据可用时提高预测精度，但解释小型外部队列的结果时应谨慎。