在单细胞生物学中，预测细胞对基因扰动的转录响应是一个核心问题，尤其是在零样本情况下，即在训练过程中未见过的扰动基因或基因组合。主要的挑战在于，扰动效应不仅由表达状态决定，还受到扰动基因产物如何影响其他基因和蛋白质、下游因素如何作用于顺式调控元件，以及当前细胞状态下哪些调控程序处于活动状态的影响。为更好地捕捉这种生物复杂性，我们提出了CisTransCell，一种细胞条件下的多模态框架，用于单细胞扰动预测。该框架为每个基因增强了两个互补的先验：一个调控序列先验，用于捕捉基因的调控方式；另一个编码序列先验，用于捕捉基因产物的功能。通过将这些先验与细胞表达状态结合，CisTransCell将扰动响应建模为从基因功能到调控控制再到下游转录变化的级联。实验结果表明，CisTransCell在基准单细胞扰动数据集上表现出色，尤其是在零样本扰动预测方面。
博主点评： CisTransCell框架通过整合基因调控与功能信息，成功克服了传统方法的局限，为单细胞扰动预测提供了新的视角，展现了生物学与计算模型结合的巨大潜力。未来的研究可以进一步探索更多生物因素的影响，提升预测的准确性。