3.18组会

蒋老师讲话：学科交叉融合
vcworld：“白盒”虚拟细胞，预测过程可读且分步，知识支撑下的机制推断（而非纯监督学习）
生物知识库检索（针对新查询：这个药物是否会影响这个基因，检索药物或基因这些机制相似的历史案例作为证据。相似度考虑基于LLM（大语言模型）的语义相似度和基于知识图谱路径或拓扑关系的结构相似度。正反两种案例，即相似并且会影响/相似并且不会影响都找）->LLM上下文增强（把检索到的局部知识图谱读懂，翻译成可解释文本）->规则化机制表达->基因表达预测（输出预测标签以及文本解释）
在genetak数据集上工作，包含348种药物扰动的5个不同细胞系，作为检索的证据托举
开放世界生物知识图谱的构建：整合多个开放知识库。图谱不是越大越好
构造了CoT（思维链）prompt，组织成推理题，类似于生物学家的思考方式
不仅能预测是否影响，还能预测向哪个方向影响
benchmark（基准测试）两个指标：模型判断准确性和LLM推理鲁棒性（不能放弃推断）
deepwiki：解析并总结github项目文件。把网址里的github替换成deepwiki