预印本 · 医学生信与数据分析· Xia T, Lei C, Chen N, Hou H, Zhang H, Qin H, Wang D, Li Q, Zhang Y, Fang S, Li Y.·2026-10-19 08:00· 1 天前AI 评分36

DCAF：整合数据有效性、评估有效性与预测建模的单细胞扰动模拟框架

DCAF: Unifying Data Validity, Evaluation Validity and Predictive Modeling for Single-cell Perturbation Simulation

AI 导读

DCAF统一框架整合数据有效性、评估有效性与预测建模，在跨基因、跨细胞类型和跨区域泛化基准中优于先进深度学习方法及均值和线性基线。其通过重建扰动前后状态、评估未被沉默基因的对数倍数变化及调控动力学建模支持预测。在成年小鼠脑中，DCAF再现了Dgcr8敲低已知的细胞类型特异性调控异质性。