多模态物理证据揭示用于扰动预测的可解释基因调控网络

基因调控网络通过动态因果机制支配细胞命运转变。由于在实验上穷尽式描绘这一庞大的扰动空间几乎不可行，因此亟需可扩展的计算模型。然而，现有框架仍存在不足，因为它们推断的是统计共表达关系而非物理机制，无法识别缺乏经典DNA结合基序的非经典调控因子，并且不能泛化到未见过的扰动因子或细胞系。 我们在此表明，多模态生物物理框架VitaGRN通过从多模态证据中构建生物物理调控支架并传播相互作用以捕获非经典调控因子，克服了这些障碍。通过利用结构对齐的蛋白质嵌入，VitaGRN能够零样本预测扰动响应，并揭示非经典的翻译调控程序。值得注意的是，VitaGRN在未见因子、细胞系和发育转变之间表现出稳健的泛化能力。 最终，VitaGRN生成了一个覆盖一千多个因子的、经置信度校准的虚拟扰动图谱。该资源将基因调控网络从静态相关性图重新定义为动态可泛化且机制透明的模型，从而简化湿实验中的候选对象优先级排序。

基因调控网络通过动态因果机制支配细胞命运转变。由于在实验上穷尽性地绘制这一庞大的扰动空间是不可行的，因此可扩展的计算模型至关重要。然而，现有框架仍存在不足，因为它们推断的是统计共表达关系而非物理机制，无法识别缺乏经典DNA结合基序的非经典调控因子，并且无法在未见过的扰动因子或细胞系之间实现泛化。本文表明，多模态生物物理框架VitaGRN通过基于多模态证据构建生物物理调控支架，并传播相互作用以捕获非经典调控因子，从而克服了这些障碍。通过利用结构对齐的蛋白质嵌入，VitaGRN能够预测零样本扰动响应，并揭示非经典的翻译调控程序。值得注意的是，VitaGRN在未见因子、细胞系和发育转变之间展现出稳健的泛化能力。最终，VitaGRN生成了一个覆盖一千多个因子的、经置信度校准的虚拟扰动图谱。该资源将基因调控网络从静态相关性图重塑为动态可泛化且机制透明的模型，从而提升湿实验候选目标优先级排序的效率。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.05.729520v1?rss=1

🏷️ 基因调控网络 扰动预测 多模态建模 可解释性 零样本泛化 非经典调控因子