כתבה
arXiv cs.LG ·
מקדם תרגום דלטה לביטויי תצורה של טרנספורמר: ארכיטקטורה, ייצוגים ואימות ביולוגי
A Transformer-Based Delta Expression Encoder for Psilocybin Transcriptional Response: Architecture, Representations, and Biological Validation
מקדם תרגום דלטה של טרנספורמר לתגובה תרגומית של פסילוציבין. המאמר מציג מקדם תרגום דלטה של טרנספורמר שלומד לסווג מצבי הבעת גנים - עלייה, ירידה או נייטרלי - מדטה RNA-sequencing יחיד-גרן, ללא סיוע מציוני מסלולים או ידע ביולוגי קודם. המודל מוכשר על פרופילים פסאודו-בולק מ-623 דוגמאות שמקפיצות 18 סוגי תאים, 2 תנאי תרופה ו-6 נקודות זמן, הנגזרות מה- Liao et al. 2025 dataset, והושג 69.4% accuracy סיווג משוקלל.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.08165v1 Announce Type: cross Abstract: Understanding why individuals respond differently to psilocybin requires modeling the drug's transcriptional perturbation signature at the cell-type level. I present a Transformer-based delta expression encoder that learns to classify differential gene expression status - upregulated, downregulated, or neutral - from single-nucleus RNA-sequencing data, without supervision from pathway annotations or prior biological knowledge. The model is trained on pseudobulk profiles from 623 examples spanning 18 cell types, 2 drug conditions, and 6 timepoints derived from the Liao et al. 2025 dataset, and achieves 69.4% weighted classification accuracy. Three principal findings are reported, alongside one direct test of a published hypothesis that retur
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית