AIが解く世界の難問 · 生命科学 · arXiv · 2026-10-22
クロマチンアクセシビリティからの遺伝子発現予測でオートエンコーダが2つのTransformerを上回る
原題: An autoencoder outperforms two transformers on prediction of gene expression from chromatin accessibility
クロマチンアクセシビリティからRNA量を予測するモデルは同一の特徴量・ターゲット・指標で比較されることが少なく、本研究は19のヒト研究由来の126,604ペアの単一核プロファイルを用い、50,000ピークと3,185遺伝子の共有語彙に基づくベンチマークで7つのパイプラインを比較した。その結果、双方向変分オートエンコーダに基づくscButterfly-Bが、自己回帰型PerceiverのOmic TranslatorやCisformerのサポートフリー再定式化を含むすべてのTransformer系パイプラインに対し、60組すべてのfold比較で遺伝子ごとおよび細胞内のSpearman相関で優り、訓練時間は3.8分の1だった。Transformer系は細胞内のプロファイル形状では0.02〜0.04差まで迫るものの遺伝子ごとの相関では0.10〜0.24の差が残り、あらかじめ指定したアブレーションではPerceiverエンコーダが完全なセルフアテンションに対し+0.0439の寄与を持つことが分かった。