Исследователи Стэнфордского университета представили две новые модели искусственного интеллекта, которые позволяют проводить кросс-видовое картирование клеточной биологии. Первая модель, названная универсальным встраиванием клеток, стала основой для второй модели, TranscriptFormer, которая была обучена на данных 112 миллионов клеток, представляющих 12 различных видов, от одноклеточных дрожжей до человека.
Модель TranscriptFormer использует обширные данные для создания точных карт клеточных процессов, что может значительно улучшить понимание клеточной биологии и взаимодействия между различными видами. Это исследование открывает новые горизонты для дальнейших исследований в области биомедицинских наук и генетики.
Разработка таких моделей искусственного интеллекта имеет важное значение для науки, так как они могут помочь в создании более эффективных методов лечения и диагностики заболеваний. Кросс-видовое картирование клеточной биологии может привести к новым открытиям в области эволюции и клеточной функции.