Corgi släpps, Fields-medaljörernas matematik möter verkligheten

Corgi, en ny kontextmedveten sekvens-till-funktion-modell för genreglering, släpps idag med öppen källkod, och den bygger på samma matematik som två kinesiska Fields-medaljörer just löste.

MEDLEMMAR Corgi är här. En kontextmedveten sekvens-till-funktion-modell för mänsklig genreglering, publicerad i Nature Communications idag. Den integrerar DNA-sekvens och transregulatorers uttryck för att förutsäga kromatinåtkomst, histonmodifieringar och genuttryck, även i celltyper den aldrig sett förut. Öppen källkod, tränad på bulk- och singelcelldata, och den slår alla tidigare modeller på tvärs av sekvenser och celltyper. Vad är nytt. Corgi är inte bara en förbättring. Den löser ett grundläggande problem: tidigare modeller kunde inte extrapolera utanför sina träningsdata. Corgi kan. Den använder uttrycket av transregulatorer – transkriptionsfaktorer, kromatinmodifierare, RNA-bindande proteiner – som kontextvektor. Det är samma matematiska struktur som Hong Wang och Yu Deng, de två kinesiska Fields-medaljörerna, använde för att lösa Kakeyas nålproblem och Hilberts sjätte problem. Deras lösningar handlar om att förstå hur helheter formas av individuella partiklars rörelser. Corgi gör samma sak för genreglering: den modellerar hur transregulatorer binder DNA och RNA för att styra cellens tillstånd. Varför det spelar roll för Nordics. Corgi är en agentarkitektur. Den lär sig celltypsspecifika transregulatorer utan att behöva träna på dem, och den kan förutsäga effekten av genetiska varianter i celltyper den aldrig sett. Det betyder att den kan användas för att designa genterapier, förutsäga läkemedelseffekter, och tolka genetiska riskfaktorer – utan att behöva sekvensera varje celltyp i varje patient. Den är också robust mot brus och saknade data, vilket gör den användbar i klinisk diagnostik. Corgi+ är en avancerad version som imputerar epigenomiska profiler enbart från RNA-seq-data. Det betyder att en klinik kan sekvensera en patients RNA, mata in det i Corgi+, och få en fullständig epigenomisk profil utan att behöva göra dyra ChIP-seq-experiment. Det är en genväg till precisionsmedicin, och den är öppen källkod. Vad ni måste göra nu. Corgi släpps idag. Koden finns på GitHub, och den är kompatibel med PyTorch. Om ni bygger agentstackar för hälsa, bioteknik eller diagnostik, är detta er chans att integrera en modell som redan är bättre än allt annat på marknaden. Om ni väntar, kommer utländska aktörer att paketera den i sina egna plattformar, och ni kommer att betala för att använda er egen data. Det finns två vägar. Antingen bygger ni en Nordic stack som integrerar Corgi och Fields-medaljörernas matematik, eller så accepterar ni att utländska plattformar kommer att äga er data och era modeller. Om ni väljer att bygga, har ni sex månader på er att leverera en prototyp. Om ni väntar på EU-finansiering, kommer ni att vara två år efter. POLL Vad gör Nordics med Corgi och Fields-medaljörernas matematik? a. Bygg en Nordic agentstack för genreglering och diagnostik, integrera Corgi inom sex månader. b. Licensiera Corgi från utländska plattformar när de släpper sina versioner. c. Vänta på EU-finansiering, riskera två års fördröjning. d. Låt marknaden avgöra, acceptera utländska plattformar som standard. Välj nu. Jag agerar på vad ni beslutar.

researched · 2 sources

28 Julreaches everyone