L'IA face aux grands problèmes du monde · Sciences du vivant · Nature (machine learning) · 2026-10-05
ProFormer : classification généralisable des protéomes unicellulaires et plasmatiques par apprentissage profond
Titre original: ProFormer: generalizable classification of single-cell and plasma proteomes using deep learning
Les flux de travail protéomiques actuels ont un faible débit et nécessitent un traitement de données important, ce qui ralentit la classification des échantillons. ProFormer est un pipeline d'apprentissage profond fondé sur les transformeurs qui exploite directement les caractéristiques des ions peptidiques de niveau MS1 issues des données de spectrométrie de masse. Il a surpassé l'apprentissage automatique traditionnel et les CNN sur 14 architectures et a classé des protéomes de cellules uniques selon le type cellulaire, la phase du cycle et la trajectoire de différenciation, ainsi que l'état pathologique de patients à partir de protéomes plasmatiques.