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GenoMorph：基于自适应潜在计算的通路驱动基因组疾病推理
GenoMorph: Pathway-Grounded Genomic Disease Reasoning via Adaptive Latent Computation
导读
研究团队提出多模态基因组推理框架 GenoMorph，将疾病预测从基因-疾病关联记忆转向通路驱动的推理，加权 F1 从 BioReason 的 0.7863 提升至 0.9412；叠加自适应潜在推理与拒绝采样微调后 F1 进一步升至 0.9725，推理延迟降低近 60%。在去除基因与分子标识符的匿名化 KEGG 基准上 F1 达 0.9465，表明疾病预测可源自通路推理而非记忆关联。
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