AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · जीव विज्ञान · arXiv · 2026-10-23

वंशवृक्षीय जाल से बचना: परसिस्टेंट होमोलॉजी मल्टीमॉडल ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क के ज़रिए प्रजातियों के पार आयन चैनल वर्गीकरण को संभव बनाती है

मूल शीर्षक: Escaping the Phylogenetic Trap: Persistent Homology Enables Cross-Species Ion Channel Classification via Multimodal Graph Neural Networks

प्रोटीन वर्गीकारकों का यादृच्छिक-विभाजन मूल्यांकन टैक्सॉन-विशिष्ट सहसंबंधों का लाभ उठा सकता है और अनदेखे टैक्सा पर प्रदर्शन को अधिक आँक सकता है, जो आयन-चैनल लक्ष्य द्वारा विष यौगिक वर्गीकरण के लिए विशेष रूप से गंभीर समस्या है। लेखक 1,373 विष यौगिकों पर लीव-वन-टैक्सॉन-आउट मूल्यांकन के अंतर्गत एक बहुविध ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क में पाँच संरचनात्मक आगमनात्मक पूर्वाग्रहों की तुलना करते हैं। वर्गिकीय बदलाव के अंतर्गत, उनका परसिस्टेंट-होमोलॉजी मॉडल PH-GNN 63.4% सटीकता तक पहुँचता है, जो अगली सर्वश्रेष्ठ विधि से 8 प्रतिशत अंकों से अधिक है, जबकि केवल-अनुक्रम आधार-रेखा लगभग 30% तक गिर जाती है।

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