ИИ и сложнейшие проблемы мира · Науки о жизни · arXiv · 2026-10-23
Выход из филогенетической ловушки: персистентная гомология позволяет классифицировать ионные каналы разных видов с помощью мультимодальных графовых нейронных сетей
Оригинальное название: Escaping the Phylogenetic Trap: Persistent Homology Enables Cross-Species Ion Channel Classification via Multimodal Graph Neural Networks
Оценка классификаторов белков со случайным разбиением может использовать таксон-специфичные корреляции и завышать качество на невиданных таксонах; эта проблема особенно остра для классификации соединений ядов по мишеням — ионным каналам. Авторы сравнивают пять структурных индуктивных смещений в мультимодальной графовой нейронной сети при оценке по схеме «исключение одного таксона» на 1 373 соединениях ядов. При таксономическом сдвиге их модель на основе персистентной гомологии PH-GNN достигает точности 63,4%, более чем на 8 процентных пунктов выше следующего лучшего метода, тогда как базовая модель, использующая только последовательности, падает примерно до 30%.