Articles sur Perturb-seq

Les modèles d’IA sont confrontés au problème de l’extrapolation cachée hors distribution (OOD) lorsqu’ils traitent des combinaisons de gènes invisibles. Les méthodes conventionnelles sont difficiles à capturer les angles morts où des gènes uniques sont connus mais où les combinaisons sont inconnues. En introduisant l'indice de comparaison de divergence additive (AD), l'étude révèle la limite de généralisation des modèles d'apprentissage automatique existants dans la prédiction des interactions génétiques, marquant un changement dans l'évaluation de l'IA biomédicale de la pure recherche de l'exactitude à la vérification des capacités d'extrapolation mécaniste.