Predicting Unseen Gene Perturbation Response Using Graph Neural Networks with Biological Priors
이 논문은 단백질 상호작용 네트워크와 기능적 주석 등 생물학적 사전 지식을 그래프 신경망에 통합하여, 기존 실험 데이터에 포함되지 않은 유전자 교란에 대한 전사적 반응을 정확하게 예측하는 'PerturbGraph' 프레임워크를 제안하고 기존 모델보다 우수한 성능을 입증했습니다.