arXiv · cs.AI· Haojie Yang, Ran Su·· 1 天前
MRFlow：用于虚拟细胞扰动预测的机制结构化残差流匹配
MRFlow: Mechanism-Structured Residual Flow Matching for Virtual Cell Perturbation Prediction
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作者：Haojie Yang, Ran Su
研究任务与主要进展
Haojie Yang与Ran Su提出MRFlow，用于预测化学和基因扰动下的单细胞响应。该方法通过条件流匹配将对照细胞群体传输到扰动细胞群体，并结合机制结构化仿射字典、条件低秩校正和受谱控制的残差场建模共享响应及非线性变化。基于论文摘要，MRFlow在8个基因和药物扰动基准上取得最高综合得分，同时保持差异表达和分布指标上的竞争力。
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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