روش‌های تحلیل یکپارچه Multi-Omics مبتنی بر شبکه در کشف دارو: مروری سیستماتیک

تجزیه و تحلیل چند omics یکپارچه داده‌های بیولوژیکی متنوع (ژنومیکس، ترانس کریپتومیکس، پروتئومیکس، متابولومیک، و غیره) را برای کشف مکانیسم‌های پیچیده بیماری و شناسایی اهداف درمانی ترکیب می‌کند. رویکردهای مبتنی بر شبکه، این مجموعه داده‌های omics را بر روی شبکه‌های بیولوژیکی (به عنوان مثال، شبکه‌های تعامل پروتئین-پروتئین، مسیرهای متابولیک) ترسیم می‌کنند تا بینش‌های سطح سیستم را آشکار کنند. در زیر ترکیبی ساختاریافته از روش‌ها، ابزارها، کاربردها و چالش‌ها در این زمینه ارائه شده است.

 1. انواع شبکه مورد استفاده در ادغام Multi-Omics

Network Type	Description	Example Use Cases
Protein-Protein Interaction (PPI)	Maps physical/functional interactions between proteins	Target prioritization, pathway enrichment
Gene Co-Expression	Identifies genes with correlated expression across conditions	Biomarker discovery, functional module mining
Metabolic/Signaling Pathways	Represents biochemical reactions or signaling cascades	Drug mechanism of action (MoA) analysis
Regulatory Networks	Links transcription factors, miRNAs, or epigenetic regulators to target genes	Identifying upstream drivers of disease
Disease-Specific Networks	Contextual networks built using disease-associated genes/proteins	Precision oncology, rare disease modeling

تنظیم دستورالعمل برای مدل‌های زبان بزرگ

تنظیم دستورالعمل یک تکنیک حیاتی برای افزایش توانایی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای پیروی از دستورالعمل‌های خاص کار و تعمیم به وظایف نامرئی است. این نظرسنجی روش‌شناسی، مجموعه داده‌ها، چالش‌ها و جهت‌گیری‌های آینده را در تنظیم دستورالعمل‌ها ترکیب می‌کند و بینش‌هایی را درباره تأثیر آن بر عملکرد و سازگاری مدل ارائه می‌دهد.

 1. Instruction Tuning چیست؟

تنظیم دستورالعمل شامل تنظیم دقیق LLMها در وظایف مختلف است که به عنوان دستورالعمل‌ها قالب‌بندی شده‌اند (مثلاً "این متن را خلاصه کنید: [ورودی]") تا خروجی‌های مدل را با نیت انسان تراز کنند. برخلاف تنظیم دقیق سنتی، با قرار دادن مدل‌ها در معرض طیف گسترده‌ای از وظایف که به‌عنوان درخواست‌های زبان طبیعی بیان می‌شوند، بر تعمیم وظایف و یادگیری صفر/چند شات تمرکز دارد.

مزایای کلیدی:

- تعمیم Zero-shot را به کارهای دیده نشده بهبود می‌بخشد.

- قابلیت کنترل و همسویی با هدف کاربر را افزایش می‌دهد.

- نیاز به تنظیم دقیق کار خاص را کاهش می‌دهد.

بررسی شبکه‌های عصبی گراف برای پیش‌بینی حیات مفید باقی‌مانده

این نظرسنجی پیشرفت‌ها را در شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای پیش‌بینی باقی‌مانده زندگی مفید[1] (RUL) ترکیب می‌کند، که یک وظیفه حیاتی در پیش‌بینی و مدیریت سلامت[2] (PHM) است. با استفاده از وابستگی‌های مکانی-زمانی در سیستم‌های پیچیده، GNNها محدودیت‌های روش‌های یادگیری عمیق سنتی را برطرف می‌کنند. در زیر مروری ساختار یافته از روش‌شناسی، ارزیابی‌ها و جهت‌گیری‌های در حال ظهور بر اساس تحقیقات اخیر است.

 1. مقدمه‌ای بر GNNها در RUL Prediction

هدف پیش‌بینی RUL تخمین زمان تا زمانی که یک سیستم یا جزء از کار می‌افتد، امکان تعمیر و نگهداری پیش‌بینی را فراهم می‌کند. روش‌های سنتی با وابستگی‌های فضایی (مثلاً همبستگی‌های حسگر در ماشین‌آلات) مبارزه می‌کنند، در حالی که GNN‌ها با مدل‌سازی روابط به‌عنوان ساختارهای گراف برتری می‌یابند. مزایای کلیدی عبارتند از:

- مدل‌سازی مکانی-زمانی: تعاملات بین حسگرها/مولفه‌ها (مکانی) و الگوهای تخریب زمانی را ثبت می‌کند.

- تعمیم: قابل انطباق با سیستم‌های متنوع (به عنوان مثال، توربین‌ها، باتری‌ها، موتورهای هواپیما).

 2. دسته‌بندی پیش‌بینی RUL مبتنی بر GNN

گردش کار به چهار مرحله دسته‌بندی می‌شود ([1][3]):

الف) ساخت گراف

- هدف: تبدیل داده‌های خام حسگر به ساختارهای گراف.

- روش‌ها:

 - تعریف گره: حسگرها یا خوشه‌های حسگر به عنوان گره (شکل 4a-c در [1]).

 - تعریف لبه: روابط مبتنی بر نزدیکی فیزیکی، همبستگی‌های آماری، یا تعبیه‌های آموخته شده.

 - گراف‌های پویا: لبه‌ها را در طول زمان برای منعکس کردن حالات سیستم در حال تکامل تطبیق دهید (به عنوان مثال، ادغام محلی-سراسری LOGO [2]).