A Prior-Regularized Framework for Knowledge-Guided Differentiable Causal Discovery
यह शोध पत्र एक सार्वभौमिक प्रायर-नियमित फ्रेमवर्क (universal prior-regularized framework) प्रस्तावित करता है जो क्यूरेटेड जैविक ज्ञान को विभेदक कारण खोज एल्गोरिदम (differentiable causal discovery algorithms) में एकीकृत करता है, जो मौजूदा डोमेन प्रायर का लाभ उठाकर उच्च-आयामी, लघु-नमूना ट्रांसक्रिप्टोमिक डेटा में ग्राफ रिकवरी सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है जहाँ बेसलाइन विधियाँ संघर्ष करती हैं।