scGPL

新的scGPL框架增强了基因调控网络的推断

研究人员开发了scGPL，这是一个新颖的框架，旨在改进从单细胞RNA测序数据中推断基因调控网络（GRNs）。该方法整合了基于图和成对的学习方法，通过同时考虑全局拓扑结构和局部TF-目标基因相互作用来解决各自的局限性。实验表明，scGPL的性能显著优于现有方法，在基准数据集上的改进高达13.7%。该框架的代码可在GitHub上公开获取，以确保可复现性。