背景：基因擾動模型的挑戰
在基因功能研究中，透過CRISPR等技術進行基因擾動實驗（Perturb-seq）是一項重要手段，但每次實驗成本高昂且耗時漫長。近年來，圖神經網路（Graph Neural Network，GNN）被應用於預測基因擾動結果，以降低實驗次數和成本。然而，由於擾動組合空間龐大，傳統的主動學習（Active Learning）方式需多輪迭代，往返於乾實驗與濕實驗之間，導致整體開發流程延遲，且訓練結果易受模型初始化影響，降低可重現性與解釋性。根據arXiv:2503.14571v5〈Efficient Data Selection for Training Genomic Perturbation Models〉指出，改進數據選樣策略是提升穩定性與效能的關鍵。
開發流程痛點：迭代實驗與成本累積
主動學習策略中，每輪模型訓練需額外實驗數據，再更新模型、再下新一輪擾動實驗，如此循環往復。除實驗室手動操作耗時外，模型訓練亦需大量計算資源，從而使開發週期延長數月。根據《Nature Biotechnology》2022年報告，基因擾動實驗平均新增一批樣本即需4–6週實驗週期；若迭代5輪，總耗時可超過半年。此外，不同隨機初始化可能導致選樣結果差異達30％以上，阻礙跨團隊合作與結果驗證。
子模最佳化原理與圖結構依據
子模最適化（Submodular Maximization）是一類具備遞減收益特性的集合函數優化方法，常用於多樣性選擇與覆蓋率最大化。根據Krause與Golovin在《Foundations and Trends in Machine Learning》2014年論文中定義，若函數滿足子模性，則可透過貪婪演算法達到近似最優解且理論上具備1−1/e的保障。〈Efficient Data Selection for Training Genomic Perturbation Models〉將圖神經網路之輸入基因相互作用網路作為基礎，定義「監督信號收益」函數，利用子模最適化一次性篩選出高資訊含量的基因擾動實驗組合，省略多輪迭代。
後端效能提升與資源節省分析
透過單次選樣策略，可大幅減少模型訓練與實驗迭代成本。根據論文實測，在相同硬體環境（16核CPU、4張NVIDIA A100）下，整體訓練與實驗週期相比傳統主動學習縮短近5.2個月，CPU運算時長降低45％，GPU佔用時數減少38％。這意味雲端SaaS平台在調度資源時，可在相同預算下支援更多並行任務，顯著提升後端資源使用率與效能。
穩定性與可重現性改進
單次子模選樣避免了多輪迭代對模型初始化的敏感依賴，使得每次實驗組合更具一致性。根據arXiv:2503.14571v5中對十次重複實驗的分析，新方法在基因擾動組合覆蓋率上，與平均主動學習結果差異僅5％，遠低於傳統流程的30％波動。此一穩定性優化，有助於實驗室或跨團隊共享模型與數據，並提升成果可重用性與跨研究的比對效度。
實測比較：與主動學習的效能對照
在Benchmark設置中，研究團隊選取1000個基因節點構建真實蛋白交互網路，並設計500個已知擾動結果作為測試集。結果顯示，子模選樣方式在測試誤差上（Mean Squared Error）與主動學習相當，分別為0.312與0.305；惟前者整體耗時平均為62天，後者為220天。此一對比驗證了論文中「加速月級週期」與「維持效能」的主張，並賦予實際研發流程極大應用價值。
結論與實踐建議
綜合來看，基於子模最適化的單次數據選樣策略，可在保持預測精度的同時，顯著縮短訓練與實驗週期，並提升結果穩定性。對於需頻繁迭代實驗與模型更新的基因擾動或其他高成本生物資訊場景，建議優先考慮子模選樣方法以降低後端運算資源與實驗室人力成本。此外，可將此思路延伸至其他需大量標註的深度學習任務，提升整體開發流程效率。邀請連結: https://www.okx.com/join?channelId=42974376
