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BioM-JEPA模型推进单细胞基因块分析
研究人员推出BioM-JEPA，一种用于分析单细胞转录组的新型联合嵌入预测架构。与重建单个基因的先前模型不同，BioM-JEPA预测图连接基因块的聚合表示。这种方法利用学生-教师网络结构，在保留生物信息和在比较任务上实现更低错误率方面表现出优越性能。
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AI模型通过新颖的架构推进细胞动力学预测
研究人员正在开发新的AI模型来预测细胞动力学和对扰动的反应。一种方法Chreode使用细胞世界模型进行一步时间预测，并在扰动预测的基因状态嵌入方面显示出改进。另一项研究探索了时间图学习，其中细胞状态被建模为演化的图结构，在预测生物状态方面优于现有的基础模型。此外，一个潜在的动力学因果生成模型CITE-VAE旨在捕捉潜在的细胞程序及其扰动驱动的动力学，展示了对未见扰动的改进泛化能力。