AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · जीव विज्ञान · Nature (machine learning) · 2026-10-05

ProFormer: डीप लर्निंग का उपयोग करके एकल-कोशिका और प्लाज़्मा प्रोटिओम का सामान्यीकरण योग्य वर्गीकरण

मूल शीर्षक: ProFormer: generalizable classification of single-cell and plasma proteomes using deep learning

मौजूदा प्रोटिओमिक वर्कफ़्लो की थ्रूपुट कम है और उनमें व्यापक डेटा प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है, जिससे नमूनों का वर्गीकरण धीमा हो जाता है। ProFormer एक ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित डीप-लर्निंग पाइपलाइन है जो मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा से सीधे MS1-स्तर की पेप्टाइड आयन विशेषताएँ लेती है। इसने 14 आर्किटेक्चर में पारंपरिक मशीन लर्निंग और CNN से बेहतर प्रदर्शन किया और एकल-कोशिका प्रोटिओम को कोशिका प्रकार, चक्र चरण और विभेदन पथ के आधार पर वर्गीकृत किया, साथ ही प्लाज़्मा प्रोटिओम से रोगी की रोग स्थिति भी वर्गीकृत की।

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