虚拟细胞模型把整体扰动当答案，Deep Genomics反其道而行：只学约1%的直接效应，换转录本仍稳
Deep Genomics 把虚拟细胞模型通常要预测的整条扰动响应当作噪声先扣掉，只保留 siRNA 与转录本之间的直接效应来训练序列模型 DeepRNAi。直接效应只占全部 siRNA–RNA 相互作用的约 1%，此前这类信号在未校准的虚拟细胞目标里被当成舍入误差。在留出转录本的划分下，DeepRNAi 的表现与已见转录本相比没有实质差别，而不聚焦直接效应的传统机器学习方法在同样划分上相对基线的增益下降约 50%。