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干预措施在复杂生物系统的研究中起关键作用。在药物发现中，遗传干预措施（例如CRISPR基础编辑）已成为识别潜在的治疗靶标和了解药物的作用机理的核心。随着CRISPR的发展和基因组规模分析（例如转录组学）的扩散，一个新的挑战是在同时进行的遗传干预措施中浏览庞大的组合空间。解决这个问题，我们的工作集中于估计成对遗传组合对细胞转录组的影响。我们介绍了两种新颖的贡献：S Alt，这是一种具有生物学启发的基线，它提出了组合效应的主要添加性质，而P EPER是一种深度学习模型，它扩展了S Alt的加性假设，以实现前所未有的精度。我们与现有的最新方法的全面比较，以不同的指标为基础，我们的分布分析突出了现实环境中当前模型的局限性。该分析强调了改进建模技术和数据采集策略的必要性，为更有效探索遗传干预效应铺平了道路。

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