要進一步提高PRAGA在未知生物學先驗情況下的自適應能力，可以考慮以下幾個方向：
增強動態原型對比學習：透過引入更多的聚類標準和自適應機制，PRAGA可以更靈活地調整聚類數量和結構。這可以通過使用更複雜的聚類算法，如基於密度的聚類方法，來進一步提高對未知類別的識別能力。
多模態數據融合：在PRAGA中，進一步整合來自不同模態的數據（如基因表達、蛋白質表達和表觀遺傳學數據），可以幫助模型更全面地捕捉生物學特徵，從而提高其在缺乏先驗知識時的表現。
自監督學習：引入自監督學習技術，通過生成模型或對比學習來自動學習特徵表示，這樣可以減少對標註數據的依賴，並提高模型在未知情況下的適應性。
強化學習策略：結合強化學習方法，讓模型在訓練過程中根據環境反饋自我調整，這樣可以進一步提升其在動態和不確定環境中的表現。