弱配对数据

干预感知的多尺度表征学习：从成像表型组学到扰动转录组学

Intervention-Aware Multiscale Representation Learning from Imaging Phenomics and Perturbation Transcriptomics

提出一种干预感知的蒸馏框架，利用转录组学教师模型指导仅图像的student模型，在测试时无需转录组数据即可预测干预语义；其基于化学感知码本和剂量解耦的设计，可迁移到其他需要从图像预测干预效果或处理弱配对多模态数据的视觉任务中。