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Perturb-seq 常把针对同一靶点的多条向导RNA当作重复样本合并，但向导的脱靶效应会让靶点层面的估计带上偏差。PETRO 假定每个结果中多数向导是有效的，用稳健加权把与多数不一致的向导降权，从而在不删除向导、不使用序列注释的情况下估计靶点扰动效应。在 RPE-1 CRISPRa 数据中，最长种子匹配为13–18 bp的靶点—结果对上，合并的平均偏差为0.087，PETRO 的残余偏差为0.005；模拟中合并的偏差随细胞数增加仍停留在约0.075，PETRO 则降到接近零。
该工作提出一个面向数字农业的隐私保护数据共享与协作框架，将主成分分析（PCA）降维与基于拉普拉斯噪声的本地差分隐私（ε-LDP）结合，在沙箱环境中聚合农民数据并用K-Means聚类和最近邻算法推荐潜在合作者，使研究者可在联邦学习或聚合隐私数据上训练个性化模型；在Wisconsin Farmer's Market与Crop Recommendation两个真实数据集上验证，模型精度与集中式原始数据训练相比平均损失约5.33%，并通过power分析评估对成员推断等攻击的鲁棒性。
一项以近1500名逝者捐献脑组织、逾630万个单细胞核为对象的背外侧前额叶单核RNA测序图谱研究，连同配套的统计工具 Dreamlet，系统刻画了阿尔茨海默病等八种脑部疾病的细胞类型特异性转录变化，并报告了跨疾病的共性信号、AD 病程中的细胞组成改变以及微胶质细胞中 PTPRG 的显著上调。
该研究公开了2020–2021年Genomes to Fields项目19个环境、356次无人机飞行、1,180个玉米杂交种的时序影像资源，并用植被指数与气象轨迹的功能主成分结合基因组信息进行产量预测与QTL定位，发现基因组与表型组核联合可将留出杂交种预测相关提升至r=0.501（环境在训练集中）和0.408（环境也被留出），积温日并未稳定优于播种后天数，气象贡献有限，且NGRDI功能主成分在第3和第7号染色体上反复检出数量性状位点。
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