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Perturb-seq加性输入编码无法泛化预测新靶点
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AI 综述
2026年10月8日，bioRxiv发布预印本，检验加性输入编码在Perturb-seq数据上的算子级留出靶点预测能力。研究在Replogle K562、Replogle RPE1和Jost 2020三套Perturb-seq筛选数据中测试固定程序空间加性输入对留出靶点的逆算子预测，结果显示预测误差仍停留在预测零基线水平，分别为0.96、1.00、1.00；而匹配的线性对照误差为0.18、0.53、0.72。据此，该预印本认为加性输入编码在现有Perturb-seq筛选数据上无法实现算子级留出靶点预测。
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最新进展10月8日 08:00
预印本显示加性输入编码在三套Perturb-seq数据上留出靶点预测误差仍为零基线水平。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- bioRxiv 预印本加性输入编码在现有 Perturb-seq 筛选数据上无法实现算子级留出靶点预测
在 Replogle K562、Replogle RPE1 和 Jost 2020 三套 Perturb-seq 筛选中，固定程序空间加性输入对留出靶点的逆算子预测误差仍停留在预测零基线水平（0.96、1.00、1.00），而匹配的线性对照为 0.18、0.53、0.72。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。