Kuan-Chiun Tung

JuloVelo把基因动力学模式识别放在神经网络训练之前：先按未剪接与已剪接RNA的关系把每个基因判为Circle、完全诱导或完全抑制，再用对应模式的预训练权重初始化，避免细胞特异动力学优化收敛到生物学上不合理的参数区间。在覆盖红系生成、神经发生与内分泌发生的八个生物数据集以及带已知动力学的模拟数据上，它比常速率模型和细胞特异模型更稳定，是唯一理清海马神经发生全部五条分化支路的方法，并借助启动子染色质可及性处理多组学数据。

JuloVelo把基因动力学模式识别放在神经网络训练之前：先按未剪接与已剪接RNA的关系把每个基因判为Circle、完全诱导或完全抑制，再用对应模式的预训练权重初始化，避免细胞特异动力学优化收敛到生物学上不合理的参数区间。在覆盖红系生成、神经发生与内分泌发生的八个生物数据集以及带已知动力学的模拟数据上，它比常速率模型和细胞特异模型更稳定，是唯一理清海马神经发生全部五条分化支路的方法，并借助启动子染色质可及性处理多组学数据。