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本文介绍了CoDiffGRN，一个用于基因调控网络推断的共进化离散扩散框架，以及一个新的归纳评估基准BEELINE-KGC。它在新型调控发现中取得了最先进的性能。
本文利用多项式函子和接线图，在基因调控网络与智能体软件系统之间建立了类型化接口对应关系，将五种生物模体映射为可组合的软件设计模式，以解决自主AI智能体在可靠性和安全性方面的挑战。
本文介绍了一种名为“语言游戏”的框架，通过将通信视为一场游戏，其中系统的内部动态被冻结作为强化学习策略，仅训练线性输入输出接口，从而实现与非神经生物系统（例如基因调控网络）的对话。该方法允许不同系统在不改变其参数的情况下流畅地进行通信。
本文提出了一种利用单细胞基础模型进行通用基因调控网络（GRN）推断的新范式，并引入了虚拟值扰动和梯度轨迹方法来提炼调控知识。