ابتكر باحثون من جامعة شاندونغ وأكاديمية العلوم الصينية نموذجاً للتعلم العميق باسم Melody متخصصاً في فهم كيفية تحديد الترتيب الجيني لنمط الميثيلة في الحمض النووي. يعالج النموذج تسلسلات جينية بطول عشرة آلاف زوج قاعدي ويدمج الإشارات المحلية والبعيدة معاً لتقديم توقعات دقيقة.
اختُبر Melody على بيانات من 39 نسيجة بشرية مختلفة، وأظهر أداءً متفوقاً على الطرق السابقة في عدة معايير قياسية تشمل الكروموسومات الكاملة والمناطق منخفضة الميثيلة والأنماط المميزة لأنواع خلايا محددة. كما نجح النموذج في التنبؤ بالتأثيرات الجينية المرتبطة بتغيرات الميثيلة وتحديد الحوافز التنظيمية المسؤولة عن التباين في أنماط الميثيلة.
طور الفريق نسخة محسّنة باسم Melody-G تدمج نماذج أساسية مشتقة من بيانات التعبير الجيني أحادي الخلية. تمكّن هذه النسخة النموذج من التنبؤ بحالات الميثيلة في أنواع خلايا جديدة لم تُدرج في بيانات التدريب، انطلاقاً من بيانات التعبير الجيني وحدها.
يوفر Melody إطاراً موحداً يربط بين التسلسل الجيني والحالة الخلوية بأنماط الميثيلة، مما يسهم في الكشف عن المبادئ المنظمة للتنوع الكبير في خريطة الميثيلة بين الأنسجة البشرية المختلفة.
التعليقات (0)
لا توجد تعليقات بعد. كن أول المعلّقين.