IRIS 利用扰动筛选与迁移学习重建跨细胞类型的细胞信号传导历史

Reddit r/ArtificialInteligence 论文

摘要

IRIS 是一种利用扰动筛选与迁移学习重建跨细胞类型细胞信号传导历史的新方法,发表于 Nature Methods。

暂无内容
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/10/19 12:39

# 客户端挑战 来源:https://idp.nature.com/transit?redirect_uri=https%3A%2F%2Fwww.nature.com%2Farticles%2Fs41592-026-03213-8&code=af724a13-93b5-4bc3-b89f-2c73b1e0d333 该网站的必需部分无法加载。这可能是由于浏览器扩展、网络问题或浏览器设置导致的。请检查您的网络连接,禁用任何广告拦截插件,或尝试使用其他浏览器。

相似文章

AI模型破译细胞间交流的语言

MIT News — Artificial Intelligence

由 Pulin Li 领导的麻省理工学院研究人员开发了 IRIS,这是一种神经网络模型,能够检测细胞信号通路留下的独特基因活性“指纹”,从而借助迁移学习,重建多种细胞类型的信号传导历史。这项发表于《自然·方法》的研究有望加速干细胞工程、类器官开发和疾病研究。

CellRFT: 用于单细胞扰动建模的强化微调

arXiv cs.LG

CellRFT引入了一个强化微调框架,该框架使用生物评估作为直接训练反馈,以改进单细胞扰动模型,解决了代理训练损失与生物评估标准之间的不匹配问题。

CellBRIDGE: 通过交互感知对齐学习细胞轨迹

arXiv cs.LG

CellBRIDGE是一种新方法,通过引入配体-受体相互作用成本来模拟细胞间通讯,增强了对scRNA-seq轨迹推断的最优传输,改进了对齐并实现了可解释的计算机模拟扰动。