AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · जीव विज्ञान · Nature (machine learning) · 2026-10-16

LitGene: जीन प्रतिनिधित्व सीखने के लिए पाठ और ऑन्टोलॉजी को एकीकृत करने वाला एक व्याख्यायोग्य ट्रांसफॉर्मर मॉडल

मूल शीर्षक: LitGene: an interpretable transformer model integrating text and ontology for gene representation learning

जीन प्रतिनिधित्व लर्निंग अक्सर वैज्ञानिक साहित्य की अनदेखी करती है, जिससे कम अध्ययन किए गए जीनों के विरुद्ध परिणामों में पक्षपात हो सकता है। LitGene एक व्याख्या-योग्य ट्रांसफ़ॉर्मर है जो कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग के माध्यम से टेक्स्ट को Gene Ontology एनोटेशन के साथ एकीकृत करता है। इसने आठ प्रोटीन बेंचमार्क पर प्रतिस्पर्धी सटीकता हासिल की, GO टर्म्स, KEGG पाथवे और जीन-रोग संबंधों का ज़ीरो-शॉट पूर्वानुमान लगाया, और स्वतःजात पल्मोनरी फ़ाइब्रोसिस के लिए ANGPTL6 को एक उम्मीदवार जीन के रूप में चिह्नित किया, जिसे स्वतंत्र नमूनों में अंतरीय अभिव्यक्ति का समर्थन मिला।

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