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组织特异性互作组中有效电阻与GNN可靠性
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AI 综述
2026年10月3日，arXiv cs.LG 分类发布一项研究，检验组织特异性互作结构能否指示蛋白质功能预测中哪些结果不可信，候选信号为有效电阻。研究在24个组织特异性互作组中考察该信号，发现其被度数的倒数主导，并随共表达过滤网络增大而退化加深，Spearman相关系数为-0.955。目前报道仅此一条，尚无后续进展。
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最新进展10月3日 12:00
研究显示有效电阻信号被度数倒数主导，随网络增大退化加深，相关系数-0.955。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）组织特异性互作组中的有效电阻与图神经网络可靠性
研究检验组织特异性互作结构能否指示蛋白质功能预测中哪些结果不可信，候选信号为有效电阻。在 24 个组织特异性互作组中，该信号被度数的倒数主导，随共表达过滤网络增大而退化加深，Spearman 相关系数为 -0.955。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。