AI 與世界的難題 · 生命科學 · Nature (machine learning) · 2026-10-05
ProFormer：運用深度學習對單細胞與血漿蛋白質體進行可泛化的分類
原標題: ProFormer: generalizable classification of single-cell and plasma proteomes using deep learning
目前的蛋白質體學工作流程通量低,且需要大量資料處理,拖慢了樣本分類的速度。ProFormer 是以 Transformer 為基礎的深度學習流程,可直接從質譜資料中擷取 MS1 層級的胜肽離子特徵。在 14 種架構的比較中,它的表現優於傳統機器學習與 CNN,並能依細胞類型、細胞週期階段與分化軌跡對單細胞蛋白質體進行分類,也能根據血漿蛋白質體判斷患者的疾病狀態。