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使用超图学习梳理出基因组规模代谢网络中缺失的反应

编辑 | 白菜叶基因组规模代谢模型 (GEM) 是预测生物体细胞代谢和生理状态的强大工具。然而，由于学界对代谢过程的了解不完善，即使是精心设计的 GEM 也存在知识缺口。现有的间隙填充方法通常需要表型数据作为输入，来梳理缺失的反应。在实验数据可用之前，科学家仍然缺乏一种快速准确地填补代谢网络缺口的计算方法。斯隆凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）的研究人员提出了一种基于深度学习的方法——CHEbyshev Spectral HyperlInk pREdict