from AASJ
この記事では、Zuckerberg Initiativeからの論文が紹介されています。この論文では、ESM2と呼ばれるタンパク質の進化コンテクストを学習したAIモデルを使用し、single cellレベルの遺伝子発現データを統合して細胞をベクトル化するモデルが開発されました。このモデルは、15億年の進化を考慮しており、1億細胞についてのRNAシーケンシングデータを学習しています。
ESM2は様々な種のタンパク質配列データを学習するモデルであり、今回はそのESM2をsingle cell RNA sequencingのデータと統合して新しいモデルTranscriptFormerを形成しました。このモデルは、細胞単位での遺伝子発現プログラムを予測することが可能であり、感染細胞やガン化した細胞などのデータをインプットすることで、タンパク質の発現の違いを検出することができます。
TranscriptFormerは細胞の進化的多様化を学習し、細胞分化の過程や種間の距離を調査することができるモデルです。このモデルは、生物の最小単位である細胞に必要なタンパク質の集まりを表現するとともに、細胞レベルでの進化を明らかにすることが可能です。この研究は、生物学や医学の分野において、新たな知見を提供する可能性があります。
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