L'IA face aux grands problèmes du monde · Sciences du vivant · Nature (machine learning) · 2026-10-16
LitGene : un modèle transformer interprétable intégrant texte et ontologie pour l'apprentissage de représentations de gènes
Titre original: LitGene: an interpretable transformer model integrating text and ontology for gene representation learning
L'apprentissage de représentations de gènes néglige souvent la littérature scientifique, ce qui peut biaiser les résultats au détriment des gènes peu étudiés. LitGene est un transformeur interprétable qui intègre du texte aux annotations de la Gene Ontology par apprentissage contrastif. Il a obtenu une précision compétitive sur huit référentiels de protéines, a prédit en zero-shot des termes GO, des voies KEGG et des liens gène-maladie, et a signalé ANGPTL6 comme gène candidat de la fibrose pulmonaire idiopathique, étayé par une expression différentielle dans des échantillons indépendants.