Nat Commun | 杨跃东/曾远松团队联合华为、新格元开发基于1亿人类单细胞的8亿参数转录组基...

正文

请到「今天看啥」查看全文

CellFM 赋能高精度基因功能预测

基因功能预测是生命科学研究的基础。传统的生物学研究往往依赖大量实验，而 CellFM 大模型则通过虚拟预测，依托“计算先行、实验验证”的 AI for Science 高效研究新范式，可快速锁定功能靶点 。在不同生物学功能的基因功能预测任务中， CellFM 展现出卓越性能：在三种二分类问题中的准确率（ ACC ）均位列第一。以剂量敏感性任务为例，其准确率较目前经典的单细胞基础模型 UCE 和 scGPT 分别提升 5.68% 和 5.86% ，且通过 UMAP 可视化可观察到更清晰的基因簇分布，凸显模型对基因功能特征的强大表征能力。

▲ 各模型在 3 种基因功能二分类任务中的 ACC 对比

CellFM 助力靶点预测与扰动响应模拟

CellFM 能够模拟细胞对基因敲除、过表达或药物处理的响应，快速筛选潜在的药物作用机制或基因调控结果。 在扰动预测任务中，用 CellFM 的基因嵌入向量替换经典扰动模型 GEARS 的嵌入向量，在 Adamson 和 Norman 数据集上，差异基因变化的 Pearson 相关系数在所有对比模型中最优。此外，

请到「今天看啥」查看全文