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Markov jump processes
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新的CRNDiff框架使用化学反应实现计数原生AI扩散
研究人员推出了一种新颖的扩散框架CRNDiff，该框架利用源自随机化学反应网络的计数原生马尔可夫跳跃过程。这种方法允许扩散模型直接处理离散计数数据，例如单细胞RNA测序中的数据。该框架能够基于稀有亚群进行条件化，并包含一种称为倾斜Feynman-Kac引导的方法，用于在不重新训练的情况下对目标亚群进行采样，从而减轻了稀有目标的权重集中问题。在利用人类心脏细胞图谱数据进行的测试中，与其他的生成模型相比，CRNDiff在稀有细胞群体的条件…
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Reinforcement learning optimizes genetic circuit design under uncertainty
研究人员开发了一个新的顺序框架，利用强化学习来优化基因电路的设计，以应对生物系统中固有的不确定性。该方法采用模拟器模型和一个预先训练好的摊销方法，以适应未知的实验室条件和分子噪声，从而避免了在每个实验步骤后进行计算密集型推理的需要。该框架已在基因表达和阻遏子电路模型上得到验证，显示出在处理随机性和跨实验室变异性方面的效率。