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Interpretable Neural Ordinary Differential Equations for Gene Regulatory Network Discovery under Perturbations
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内容提要
本研究提出了PerturbODE框架，利用神经常微分方程建模扰动下的细胞状态轨迹，解决基因调控网络推断中的线性假设和动态处理不足问题。该方法在轨迹预测和基因调控网络推断中表现出高效性，具有重要的生物数据分析潜力。
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关键要点
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本研究提出了PerturbODE框架，利用神经常微分方程建模扰动下的细胞状态轨迹。
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该方法解决了基因调控网络推断中的线性假设和动态处理不足问题。
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PerturbODE在轨迹预测和基因调控网络推断中表现出高效性。
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该研究展示了PerturbODE在生物数据分析中的重要潜力。
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