PriMPT：融合配对先验的多尺度表示学习用于 CRISPR/Cas9 脱靶切割活性预测

研究提出 PriMPT，一个先验引导的多尺度配对 token 表示学习框架，用于预测 CRISPR/Cas9 脱靶切割活性。该方法用 1-gram、2-gram、3-gram 配对 token 重新设计 guide–target 分词，并通过尺度特异的门控注入，把机制相关的配对先验描述符写入对应嵌入，从而在上下文建模之前引入 RNA–DNA 相互作用信息。在六个公开数据集的 guide-disjoint 交叉验证和一次跨数据集外部测试共七个场景中，PriMPT 的平均 AUPRC 均为所评估模型中的数值最高。