一种化合物扰动细胞系基因转录谱预测方法、装置、设备及介质

本申请公开了一种化合物扰动细胞系基因转录谱预测方法、装置、设备及介质，涉及化合物扰动基因转录谱预测领域。本申请的方法首先构建包含均方误差、皮尔逊相关系数损失和KL散度损失的组合损失函数，然后基于该组合损失函数对深度神经网络模型进行训练，得到基因转录谱预测模型，实现化合物扰动后的基因表达谱信息的预测，本申请基于均方误差、皮尔逊相关性损失和KL散度损失的优化策略，在数值精确度和趋势一致性方面均表现优越，该方法不仅能够准确预测基因扰动后的表达水平，还可以确保基因表达变化模式与真实生物学变化高度相关，从而提高了在不同细胞系和化合物扰动场景下的泛化能力。