机器学习揭示了驱动生物学结果的隐藏状态

我们开发了显着潜在因素交互发现和探索，这是一种可解释的机器学习方法，可以推断生物结果背后的隐藏因素（潜在状态）。 这些状态以不同的分辨率尺度捕获生物环境中多尺度和多组学数据集中的因素之间的复杂相互作用。

来源和详细信息：
https://www.nature.com/articles/s41592-024-02176-y