TranscriptFormer：種を超えた細胞アトラスを生成する革新的なモデル

シングルセル解析の最前線に立つTranscriptFormerは、15億年の進化にまたがる細胞の多様性を理解するための強力なツールです。1億を超える細胞のデータセットで訓練されたこのモデルは、種を横断した細胞の状態、遺伝子発現、および調節関係を深く理解する道を開きます。

TranscriptFormerとは？：主要な特徴

TranscriptFormerは、以下の3つのバリエーションがあります。

• TF-Metazoa: 12種類の生物（ヒト、マウス、酵母など、脊椎動物、無脊椎動物を含む）の1億1200万個の細胞で訓練されています。
• TF-Exemplar: ヒトと主要なモデル生物（マウス、ゼブラフィッシュなど）由来の1億1000万個の細胞で訓練されています。
• TF-Sapiens: ヒトのみの5700万個の細胞で訓練されています。

このモデルは、細胞種識別、疾患状態の特定、転写因子の予測に優れたゼロショット性能を発揮します。

TranscriptFormerの仕組み：技術的な詳細

TranscriptFormerは、遺伝子と転写産物を同時にモデリングする、革新的な生成アーキテクチャを採用しています。

• Transformerベースのアーキテクチャ: 注意機構を使用して、遺伝子発現のコンテキストを捉えます。
• 遺伝子と転写産物の結合: 遺伝子と転写産物の間の関係を明示的にモデリングします。
• カウント尤度: 転写産物レベルの変動性を考慮します。

これらの特徴により、TranscriptFormerは、シングルセル・トランスクリプトームのコンテキストに配慮した表現を学習できます。

TranscriptFormerのインストールと実行：ステップバイステップガイド

TranscriptFormerを使用するには、以下のステップに従ってください。

1. 依存関係のインストール：

   uv pip install transcriptformer
   

   Copy

   またはソースからインストール

   git clone https://github.com/czi-ai/transcriptformer.git
   cd transcriptformer
   uv pip install -e.
   

   Copy

2. モデルの重みのダウンロード：

   python download_artifacts.py tf-sapiens
   

   Copy

   または、すべてのモデルをダウンロード

   python download_artifacts.py all
   

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3. 推論の実行：

   python inference.py --config-name=inference_config.yaml model.checkpoint_path=./checkpoints/tf_sapiens \
    model.inference_config.data_files.0=test/data/human_val.h5ad \
    model.inference_config.batch_size=8
   

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TranscriptFormerの使用例：具体的な例

TranscriptFormerは、以下のユースケースに適用できます。

• 種を超えた細胞アトラスの構築： さまざまな生物の細胞を比較し、進化的な関係を理解します。
• 疾患研究： 疾患状態における細胞の変化を特定し、治療標的を特定します。
• 創薬： 遺伝子発現を制御する新規化合物を発見します。

シングルセルモデリングの次のステップ：TranscriptFormerで研究を促進

TranscriptFormerは、シングルセル解析の分野における飛躍的な進歩を意味します。研究者は、この強力なツールを使用して、生命の基本的なプロセスを理解し、新しい治療法を開発することができます。