GATTACA框架用于布尔网络控制

研究者 Andrzej Mizera 和 Jakub Zarzycki 提出 GATTACA，一个基于深度强化学习的计算框架，用于在异步更新模式下控制布尔网络模型，以实现细胞重编程。该框架引入伪吸引子概念并改进其状态识别方法，同时将图卷积操作融入深度强化学习智能体的动作价值函数近似器，以利用生物系统的结构知识编码动力学。 据研究者称，在多个大规模真实生物网络上的实验验证了该框架的可扩展性与有效性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。