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single-cell perturbation prediction
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新的BROT方法在机器学习中实现最优传输图估计
研究人员推出了一种新颖的两步法BROT（Barycentric Regression for OT，用于OT的重心回归），用于估计最优传输（OT）图，这对于在机器学习中对齐概率分布至关重要。该方法首先计算无正则化的OT计划，然后采用通过最小二乘回归训练的深度神经网络来近似重心目标。理论证明，在地面真实OT图的Lipschitz连续性条件下，BROT可以实现minimax最优收敛速率。在合成和图像数据集上的实证评估表明，BROT在图估计…
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PerturbedVAE框架通过分离基因表达信号来改进单细胞预测
研究人员开发了PerturbedVAE，一个旨在通过解决扰动不变和扰动特异性基因表达信号之间不平衡来改进单细胞扰动预测的新框架。现有方法常常无法有效捕捉稀疏的、扰动特异性信息，导致预测不准确。PerturbedVAE明确分离这些信号以恢复因果表征，在基准测试中取得了最先进的性能，并改进了分布外预测。