单细胞多组学速度模型学会扰动:在Arid1a缺失B细胞里点名三个可救靶点,小鼠验证全部奏效
DynaVelo把单细胞多组学中的RNA表达与转录因子基序可及性放进同一个神经微分方程,学出可被干预的速度场,而不只是画轨迹。在野生型小鼠生发中心B细胞上,它复现暗区增殖、向亮区转换与再循环的分支;在Arid1a杂合缺失细胞上,它提名Ctcf、Stat3和Bcl6为挽救靶点,三种双杂合小鼠的暗区表型均被拉回。
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DynaVelo把单细胞多组学中的RNA表达与转录因子基序可及性放进同一个神经微分方程,学出可被干预的速度场,而不只是画轨迹。在野生型小鼠生发中心B细胞上,它复现暗区增殖、向亮区转换与再循环的分支;在Arid1a杂合缺失细胞上,它提名Ctcf、Stat3和Bcl6为挽救靶点,三种双杂合小鼠的暗区表型均被拉回。
该工作提出 TG-OT,一个全自动的 CCTA-IVUS 配准框架:先用轻量 CNN 在拓扑 (θ, z) 圆柱上预测钙化、分叉与管腔半径(并额外检测 IVUS 导丝伪影),再把冻结的检测器直接嵌入可微配准流程,以圆柱几何上的非平衡 Sinkhorn 最优传输损失加 Dice 项驱动中心线形变参数优化,辅以管腔半径匹配;在 Erasmus 大学医学中心 IMPACT 研究的 N=47 例配对 CCTA-IVUS 数据、5 折交叉验证下,无需人工交互与任何预先分割即达到纵向 Dicectl=0.99、旋转 Sc=0.96、管腔 DiceL=0.69,并在严重导管旋转漂移病例上优于 Dice-only 基线(Wilcoxon 符号秩 p<0.01)。
该研究提出 MES 这一由六个专门智能体(Supervisor、LiteratureMiner、RWD-Analyst、KG-Specialist、Statistician、SafeChecker)组成的多智能体框架,用于在保留来源可追溯性的前提下整合已发表文献与试验证据、从真实世界数据生成针对具体问题的真实世界证据并查询生物医学知识图谱,并在两个临床用例(匹配文献缺失的阿尔茨海默病用药问题、随机证据不一致的脓毒症休克β受体阻滞剂问题)以及覆盖六类循证医学范畴的144个临床查询上评估,报告显示其能生成保留来源可追溯性、识别跨来源分歧并传达不确定性的结构化报告,且 SafeChecker 在 CliniF
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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