基因调控网络推断不再二选一:scGPL把全局拓扑与成对样本合到一起,AUPRC最高提升13.7%
从单细胞RNA测序数据推断基因调控网络,长期存在两条路线:图方法把整个网络当作一张图训练,容易过拟合;成对方法把网络拆成转录因子—靶基因对,样本多却丢掉全局拓扑。scGPL用双分支结构同时建模全局调控图与每个候选对的局部子图,在七个基准数据集上取得最优表现,AUPRC相对最强基线最高提升13.7%。
从单细胞RNA测序数据推断基因调控网络,长期存在两条路线:图方法把整个网络当作一张图训练,容易过拟合;成对方法把网络拆成转录因子—靶基因对,样本多却丢掉全局拓扑。scGPL用双分支结构同时建模全局调控图与每个候选对的局部子图,在七个基准数据集上取得最优表现,AUPRC相对最强基线最高提升13.7%。
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