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  A novel sequence-based transformer model architecture for integrating multi-omics data in preterm birth risk prediction 一种新的基于序列的transformer模型架构，用于整合早产风险预测中的多组学数据
相关领域
计算机科学
变压器
建筑
计算生物学
数据挖掘
生物
工程类
电气工程
地理
电压
考古
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| 其它 | 研究者开发了基于 Transformer 架构的大语言模型 GeneLLM 框架，创新性地设计了序列化量化与统一 token 编码策略，将 cfDNA 变异与 cfRNA 转录表达转化为可学习的生物学序列，实现跨模态信息融合，并在两项前瞻性队列（深圳龙岗与福建妇幼）中开展了验证研究。模型在独立测试集中表现出优于传统方法的预测效能（cfDNA AUC=0.822，cfRNA AUC=0.851，联合多组学模型AUC=0.890），并通过 RNA 编辑分析进一步揭示了PTB相关炎症与血管功能障碍的分子网络。本研究为 PTB 风险的无创、早期精准预测提供了新的技术路径，并展示了 AI 驱动多组学分析在产科精准医学中的广阔前景。 |
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