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Perturb-seq
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新的统计框架利用生成模型改进推理
研究人员推出了一种新颖的统计框架——生成式推理（GPI），旨在利用辅助生成模型来增强分布值参数上的推理。当生成模型不完美但仍能提供有价值的预测信息时，该方法特别有用。GPI将非线性 Wasserstein 空间中的复杂推理问题转化为希尔伯特空间中更易于管理的估计任务，与仅依赖标记数据的方法相比，提供了一种提高效率和鲁棒性的途径。该框架已通过模拟得到验证，并应用于 Perturb-seq 研究，以改进基因表达分布的推理。
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Stable-Shift 方法利用生物学背景预测基因反应
研究人员开发了 Stable-Shift，一种预测基因表达如何响应基因扰动的新方法，即使对于训练期间未见的基因也是如此。该方法利用图卷积整合了各种生物学背景，包括蛋白质-蛋白质相互作用和基因注释。在 K562 Perturb-seq 数据上的基准测试中，Stable-Shift 在预测基因反应方面优于 GEARS 等现有方法，展示了其在减少功能基因组学实验负担方面的潜力。