研究前沿：同济大学刘琦团队-生物医药大数据挖掘 | Nature Computational Science

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破译细胞的遗传干扰反应是广泛生物医学应用的基础。然而，目前存在三大主要挑战：预测单基因干扰结果，预测多基因干扰结果，以及预测跨细胞系的遗传结果。 近日，同济大学高溢骋Yicheng Gao, 危志庭Zhiting Wei, 董科竟Kejing Dong, Ke Chen，刘琦Qi Liu团队，在Nature Computational Science上发文，介绍了遗传扰动预测的子任务分解建模Subtask Decomposition Modeling for Genetic Perturbation Prediction (STAMP)，这是一种用于遗传扰动结果预测和下游应用的人工智能策略。 基于遗传扰动预测的子任务分解建模STAMP，通过以问题分解的方式，解决了三个递进的子任务，将遗传扰动预测公式化为子任务分解问题，即识别微扰后的差异表达基因，确定差异表达基因的表达变化方向，最后估计基因表达变化的幅度。 基于遗传扰动预测的子任务分解建模STAMP，在三个子任务及其他方面展示 ………………………………