داده‌های مولکولی و پروتئینی

داده‌های مولکولی و پروتئینی در زمینه‌هایی مانند کشف دارو، علم مواد و بیوتکنولوژی حیاتی هستند. ترانسفورمرهای گراف (GTs) با در نظر گرفتن مولکول‌ها به عنوان گراف، که در آن اتم‌ها گره و پیوندها لبه هستند، پتانسیل قابل توجهی در پردازش این نوع داده‌ها نشان داده‌اند. در اینجا یک نمای کلی از نحوه اعمال GTها به داده‌های مولکولی و پروتئینی آورده شده است:

 

کاربردهای ترانسفورمرهای گراف در داده‌های مولکولی

(1) پیش‌بینی خواص مولکولی:

 - GTها برای پیش‌بینی خواص مولکولی مانند حلالیت، چربی دوستی و زیست فعالی استفاده می‌شوند. آنها با گرفتن وابستگی‌های دوربرد بین اتم‌ها و گنجاندن دانش شیمیایی در مدل‌های خود از روش‌های سنتی بهتر عمل می‌کنند [1][2][3].

 - مدل‌هایی مانند ترانسفورمر گراف مولکولی هدایت‌شده با شیمی و ترانسفورمر گراف ناهمگن با محدودیت فارماکوفریک (PharmHGT) پیش‌بینی‌ها را با ادغام نقوش شیمیایی و اطلاعات واکنش افزایش می‌دهند [1][3].

کاربرد ترانسفورمرهای گراف در علم مواد

ترانسفورمرهای گراف (GTs) با استفاده از توانایی خود در مدل‌سازی روابط پیچیده در داده‌های ساختار یافته گراف، پتانسیل را در علم مواد نشان داده‌اند. در حالی که شبکه‌های عصبی گراف (GNN) به طور گسترده در این زمینه استفاده می‌شوند، GTها مزایایی را در گرفتن وابستگی‌های دوربرد و تعاملات جهانی ارائه می‌دهند که برای پیش‌بینی خواص مواد و طراحی مواد جدید بسیار مهم هستند.

برنامه‌های کاربردی کلیدی

(1) پیش‌بینی خواص مواد: GTها می‌توانند خواصی مانند انرژی‌های تشکیل، شکاف‌های نواری و خواص مکانیکی را با مدل‌سازی برهمکنش‌های اتمی و الگوهای ساختاری در مواد پیش‌بینی کنند.

 - مدل‌های هیبریدی که GTها را با سایر معماری‌ها ترکیب می‌کنند (به عنوان مثال، ترانسفورمرهای بینایی) قابلیت‌های پیش‌بینی را با یکپارچه‌سازی روش‌های داده‌های متعدد افزایش می‌دهند [4].

(2) بازنمایی ساختار کریستالی: GTها برای نشان دادن ساختارهای بلوری به طور موثر با گرفتن الگوهای تناوبی و بازنمایی‌های مبتنی بر شبکه برای هر اتم استفاده می‌شوند که دقت پیش‌بینی ویژگی‌های مواد را بهبود می‌بخشد [6].

(3) طراحی مواد معکوس: GTها را می‌توان در مدل‌های مولد برای طراحی مواد جدید با خواص دلخواه به کار برد. آنها به طور مکرر گراف‌های مولکولی یا کریستالی را برای اطمینان از اعتبار شیمیایی و محدودیت‌های ساختاری اصلاح می‌کنند [2][3].

کاربرد ترانسفورمرهای گراف در بهداشت و درمان

ترانسفورمرهای گراف (GTs) به طور فزاینده‌ای در مراقبت‌های بهداشتی به کار می‌روند تا از توانایی آنها در مدل‌سازی روابط پیچیده در داده‌های ساختار یافته گراف استفاده کنند. این شامل پرونده الکترونیک سلامت (EHRs)، توالی‌های زیست مولکولی، و تصویربرداری پزشکی است. در زیر خلاصه‌ای از برنامه‌های کاربردی آنها آمده است:

(1) پرونده الکترونیک سلامت (EHRs)

·         مدل GT-BEHRT: این رویکرد ترانسفورمرهای گراف را با مدل‌های مبتنی بر BERT ترکیب می‌کند تا تعبیه‌های بازدید زمانی را از EHR استخراج کند. این هم روابط گرافیکی بین مشاهدات پزشکی و هم روابط زمانی بین بازدیدها را به تصویر می‌کشد و به عملکرد پیشرفته‌ای در کارهای پیش‌بینی دست می‌یابد [2][5].

·         چالش‌ها: EHRها اغلب از پراکندگی بالا و داده‌های از دست رفته رنج می‌برند، که استخراج بازنمایی‌های زمانی معنی‌دار را به چالش می‌کشد. GTها با گرفتن ضمنی روابط گرافیکی ذاتی به کاهش این مسائل کمک می‌کنند [5].