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SciPlex3
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CellCanon: Agentic World Model Advances Biological Discovery
研究人员开发了CellCanon，一个新颖的agentic细胞世界模型，旨在推动生物学发现。该模型整合了单细胞表达预测、基于证据的解释以及基于新测量的自适应更新。CellCanon在预测细胞反应和提供基于事实的解释方面表现出显著的改进，在关键指标上优于现有基线，并大幅减少了计算资源使用。
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新的scCycleMol框架预测药物反应中的细胞周期变化
研究人员开发了scCycleMol，一个旨在预测单细胞数据中药物扰动反应的新型框架，特别关注细胞周期感知。该模型不仅能预测转录变化，还能预测细胞增殖状态的变化。通过纳入细胞周期监督，scCycleMol在一个大型基准数据集上展示了比现有基线更优的分布外表达预测能力。