arXiv · cs.AI· Jose A. Bird·· 5 小时前
CASCADE框架用患者数据验证基因扰动的下游转录预测
CASCADE: An Agentic Regulatory Network Framework for Patient-Data-Validated Downstream Perturbation Prediction
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作者：Jose A. Bird
研究任务与主要进展
CASCADE通过MCP调用预计算ARACNe调控网络，预测基因扰动的下游转录效应，并在真实TCGA患者肿瘤数据中检验预测方向。对MYC的预测在BRCA、COAD和STAD中的扩增与非扩增样本表达一致性分别为90.0%、72.0%和85.7%，在METABRIC独立队列中为87.2%；但对15个额外基因的验证显示结果具有基因特异性，部分谱系转录因子和CCND2持续失败。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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