MRFlow：机制结构化残差流匹配预测虚拟细胞扰动
原文标题：MRFlow: Mechanism-Structured Residual Flow Matching for Virtual Cell Perturbation Prediction
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论文提出 MRFlow，将虚拟细胞预测视为经验单细胞测度间的条件传输，用条件流匹配向量场把对照组细胞群输运至扰动组。该场分解为机制结构仿射字典与谱控残差场，基因扰动经调控图 GCN 编码、化学扰动经 Morgan 指纹编码。在八个基因与药物扰动基准上取得最高综合得分。
- 问题
- 单细胞模型把扰动响应压成平均表达偏移，丢失稀有状态与异质亚群。
- 方法
- 把虚拟细胞预测视为条件传输，用流匹配向量场把对照细胞群输运到扰动组，场分解为机制字典与谱控残差。
- 结果
- 在八个基因与药物扰动基准上取得最高综合得分。
- 影响
- 为虚拟细胞与药物扰动预测提供分布级建模范式，比均值偏移更贴近真实生物学。
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