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调控序列建模中生物与技术分布偏移下的鲁棒机器学习研究

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该研究关注 DNA 调控序列预测中的鲁棒性问题，针对生物与技术两类分布偏移提出鲁棒机器学习框架。研究通过机制模拟构建基准，并结合 MPRA 数据集进行评估，对 CNN、BiLSTM 与 transformer 等模型在偏移条件下的表现加以比较，以检验模型在跨生物背景与跨技术平台场景中的稳定性。目前报道仅给出研究框架与评估设置，未披露具体实验数值或结论。

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LatestOct 12
2026-10-12 arXiv 发表该研究，提出面向生物与技术分布偏移的鲁棒框架并用模拟基准与 MPRA 数据评估多类模型。

Timeline

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Oct 12, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    面向生物与技术分布偏移的调控序列建模鲁棒机器学习研究

    研究针对 DNA 调控序列预测中的生物与技术分布偏移提出鲁棒性框架，结合机制模拟基准与 MPRA 数据集评估 CNN、BiLSTM 与 transformer 模型。

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