Краткое содержание

arXiv:2511.13124v1 Тип объявления: новый Аннотация: Предсказание результатов пертурбаций на уровне единичных клеток напрямую способствует анализу функции генов и облегчает отбор кандидатов в лекарственные препараты, что делает эту задачу ключевым двигателем как фундаментальных, так и трансляционных биомедицинских исследований. Однако основным препятствием в этой задаче является неспарённый характер данных по единичным клеткам, поскольку одну и ту же клетку невозможно наблюдать как до, так и после пертурбации в силу деструктивной природы секвенирования. Хотя некоторые нейросетевые генеративные транспортные модели пытаются решить проблему неспаренных данных по пертурбациям единичных клеток, они либо не имеют явного кондиционирования, либо зависят от априорных пространств для косвенного выравнивания распределений, что ограничивает точное моделирование пертурбаций. В данной работе мы аппроксимируем мост Шрёдингера (Schr\"odinger Bridge, SB), который определяет стохастические динамические отображения, восстанавливающие энтропий-регуляризованный оптимальный транспорт (optimal transport, OT), чтобы напрямую выровнять распределения контрольных и пертубированных популяций единичных клеток в различных условиях пертурбации. В отличие от предыдущих