CellPolaris基于泛化迁移学习的基因调控网络构建AI模型，模型首先整理数百套匹配细胞场景下的转录组及染色质可及性数据，构建高质量的基因调控网络，随后通过泛化迁移学习模型，仅使用转录组数据生成更多细胞场景下的基因调控网络。进而利用生成的高可信度基因调控网络，开发了细胞命运转换核心转录因子识别工具以及基于概率图模型的转录因子扰动模拟工具。该模型能够有效识别细胞命运转换核心因子，并实现转录因子扰动的模拟，在基因调控机制解析及致病基因发现方面均有重要应用价值

    CellPolaris模型产生的基因调控网络，提供了丰富的分子相互作用信息，可以作为深度学习大模型的先验知识。而深度学习大模型产生的低维嵌入向量，将为基因调控机制解析及致病基因发现提供重要信息。

论文链接：

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.09.25.559244v1