AblateCell：面向虚拟细胞代码库的先复现再消融智能体

系统性消融对于归因AI虚拟细胞（AI Virtual Cell）的性能提升至关重要，但由于生物代码库标准化不足且与领域特定数据和格式紧密耦合，这类消融很少被实施。尽管近期的编程智能体能将想法转化为实现，但它们通常止步于生成代码，缺乏能复现强基线并严格检验哪些组件真正重要的验证器。我们提出AblateCell，一个面向虚拟细胞代码库的先复现再消融智能体，以弥合这一验证缺口。AblateCell首先通过自动配置环境、解决依赖和数据问题、重跑官方评估并输出可验证产物，端到端地复现已报告的基线。随后它通过生成隔离的代码库变异图，并在权衡性能影响与执行成本的奖励下自适应地选择实验，开展闭环消融。在三个单细胞扰动预测代码库（CPA、GEARS、BioLORD）上进行评估，AblateCell实现了88.9%（比人类专家高29.9%）的端到端工作流成功率，以及93.3%（比启发式方法高53.3%）的真值关键组件恢复准确率。这些结果使得直接在生物代码库上进行可扩展、以代码库为依据的验证与归因成为可能。