ИИ и сложнейшие проблемы мира · Науки о жизни · Nature (machine learning) · 2026-10-05
ProFormer: обобщаемая классификация протеомов отдельных клеток и плазмы с помощью глубокого обучения
Оригинальное название: ProFormer: generalizable classification of single-cell and plasma proteomes using deep learning
Современные протеомные рабочие процессы имеют низкую пропускную способность и требуют масштабной обработки данных, что замедляет классификацию образцов. ProFormer — это конвейер глубокого обучения на основе трансформеров, который берёт признаки пептидных ионов уровня MS1 непосредственно из данных масс-спектрометрии. Он превзошёл традиционное машинное обучение и сверточные нейронные сети (CNN) на 14 архитектурах и классифицировал протеомы отдельных клеток по типу клеток, стадии цикла и траектории дифференцировки, а также определял статус заболевания пациентов по протеомам плазмы.