本文探讨了利用数据驱动的动态模型和机器学习技术预测细胞对扰动的响应。研究提出了SystemMatch方法，评估小鼠模型和人类肿瘤的适应性，并介绍了优先臂淘汰算法在基因扰动中的优势。通过分析单细胞组学数据，提出了sc-OTGM模型，实现细胞状态分类和基因干扰预测，表现出良好效果。此外，GenBench为基因组模型评估提供了基准测试，揭示了注意力模型与卷积模型在任务偏好的差异。