摘要虚拟细胞建模的核心任务是预测未知基因扰动、药物组合作用下的单细胞转录应答。生物网络可提供基因关联先验但现有基于图的模型统一使用同套网络构建基因表征、介导基因互作将稳定关联默认为扰动应答通路。基因本体GO、对照共表达网络编码的是稳态关联无法表征特定干预下转录变化的方向与幅度。为此本文提出GeneGeoFlow模型以基因几何为条件构建对照锚定残差流学习特异性干预应答。GeneGeoFlow从GO、对照共表达两类网络提取多尺度谱坐标设计扰动门控模块筛选适配的结构尺度与网络来源生成专属基因几何。该几何特征作为残差流的条件输入无需沿图显式传播靶标信号。训练采用条件最优传输匹配无配对对照、扰动细胞群体并设计德尔塔相关损失对齐预测与真实整体表达偏移。在Norman加性基准测试中本模型皮尔德尔塔相关系数达0.8979ComboSciPlex数据集5组留存药物组合测试集得分0.9088。结果证明扰动适配基因几何是高效结构先验可区分稳态基因关联与扰动应答传播过程。#虚拟细胞 #扰动预测 #流匹配 #基因几何 #图谱嵌入 #最优传输 #单细胞转录 #基因本体 #共表达网络方法图1GeneGeoFlow整体流程(A) 条件最优传输匹配无配对对照细胞、扰动细胞生成训练插值端点(B) 扰动条件基因几何构建GO、共表达CE图分别经谱编码器 (SPE) 提取多尺度特征谱尺度路由(SSR)、图源路由(GSR)动态筛选特征融合生成基因几何嵌入(C) 对照锚定残差路径插值生成0~1时间步中间细胞状态xt(D) 基因专属速度场局部投影融合细胞、扰动、几何特征多层FiLM残差网络输出每个基因的表达变化速度(E) 预测流程积分速度场从对照细胞生成扰动群体示例药物组合为帕诺他汀SRT1720整体皮尔德尔塔系数0.9661。实验实验设置表1 Norman数据集加性扰动方案各模型指标表2 Norman数据集单基因、双基因扰动严格留存实验指标Norman数据集定量结果图2消融实验对照分离基因几何、扰动条件、显式图传播各自贡献(a) 5折实验各模型皮尔德尔塔散点空心点为单折结果实心菱形为5折均值对比无图基线、随机基因ID、打乱坐标、完整GeneGeoFlow(b) 各组平均MSE柱状对比(c) 静态几何vs扰动自适应几何每折性能差值(d) GeneGeoFlow-Prop显式传播与标准模型差值分别为Norman、ComboSciPlex数据集均值。ComboSciPlex药物组合数据集结果表3 ComboSciPlex药物组合数据集各模型评估指标表4 留存扰动群体分布保真指标MMD越低、方差相关越高效果越好图3 Norman数据集第1折3组典型扰动群体分布定性对比(a) ZBTB10PTPN12(b) BAK1单扰动(c) DUSP9PRTG蓝色 真实细胞分布绿色 GeneGeoFlow预测群体橙色 无图基线预测群体轮廓为细胞密度等值线放大标记为群体中心。详细总结思维导图基础信息总览完整训练与推理流水线参考Control-Anchored Residual Flow Matching Conditioned on Gene Geometry for Virtual Cell Perturbation Modelinghttps://doi.org/10.48550/arXiv.2608.06824注AI辅助创作如有不当欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。