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0这项研究介绍了一种名为 TranscriptFormer 的生成式生物学基础模型，旨在跨越 15 亿年 的进化历程统一分析单细胞转录组数据。该模型通过整合蛋白质序列嵌入，摆脱了传统方法对同源基因集的依赖，能够直接对比从人类、模式生物到酵母、疟原虫等 12 个物种 的细胞状态。研究结果显示，TranscriptFormer 在细胞类型分类、零样本疾病检测以及跨物种注释迁移方面均达到了顶尖水平。模型在无监督训练中自发学习到了生物层级结构，能够准确揭示发育轨迹和系统发育关系。此外，它还能作为一个虚拟仪器，通过提示词预测基因调控网络及细胞对药物的反应。总之，这项工作证明了机器学习能够掌握生命树中普适且可预测的细胞组织原则。
References:
Pearce J D, Simmonds S E, Mahmoudabadi G, et al. TranscriptFormer: A generative cell atlas across 1.5 billion years of evolution[J]. Science, 2026, 393(6806): aec8514.
