研究提出加性差异指标 诊断AI基因扰动预测泛化能力

2026年10月，针对未测双基因组合效应的预测难题，研究人员提出将模型输出与双单基因效应之和构成的简单加性基线进行对比，并定义了加性差异（AD）指标。在8种预测方法和3个Perturb-seq数据集上的评测显示，专用神经预测模型并未始终超越该加性基线，且偏离加性基线越大的预测往往误差更大。研究表明AD信号可有效指导AI智能体扰动筛选流程中的决策，相关代码已开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。