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Quantitative Biology
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Think-aloud 数据改进了超越行为的认知模型发现
研究人员开发了一种新的认知模型发现方法，将“出声思维”痕迹与传统的行为数据相结合。这种方法应用于风险决策，显著提高了在未见过数据上的预测性能。与仅从行为得出的模型相比，使用这种增强方法发现的模型也表现出不同的结构类别，表明对潜在认知机制的更准确表示。
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AI模型Ligandformer和蛋白质动力学调查推动药物发现和生物研究
研究人员开发了Ligandformer，这是一种旨在预测化合物性质且具有增强可解释性的图神经网络。该模型集成了注意力图，以揭示特定结构特征如何影响预测，解决了深度学习在药物发现中“黑箱”的性质。Ligandformer在不同实验条件和性质预测中展现了鲁棒的性能和泛化能力。
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概率流匹配从单细胞数据中学习基因调控的生物物理模型
研究人员引入了概率流匹配（PFM），一个旨在从时间分辨的单细胞测量中学习具有生物物理一致性的随机过程的新框架。该方法旨在提高基因调控动力学推断的机制可解释性和泛化能力，而这一直是当前方法的局限性。PFM应用于造血作用数据集，证明了其准确捕捉谱系转换和基因扰动反应的能力，并推断了细胞增殖和死亡动力学。