PXN सार्वजनिक जीन अभिव्यक्ति डेटा की शक्ति को क्रॉस-टेक्नोलॉजी इंटीग्रेशन के माध्यम से अनलॉक करता है

सार्वजनिक जीन अभिव्यक्ति भंडार का विशाल मूल्य विभिन्न प्रयोगात्मक तकनीकों से उत्पन्न डेटासेट के बीच संगतता की कमी से सीमित है। मापने के पैमानों, जांच रसायनों, और सिग्नल वितरण में भिन्नताएं प्लेटफार्मों और प्रयोगशालाओं के बीच प्रणालीगत विषमताएं उत्पन्न करती हैं। ये असंगतताएं बड़े पैमाने पर इंटीग्रेटिव विश्लेषण को लगभग असंभव बना देती हैं, हालाँकि ऐसे अध्ययन महान सांख्यिकीय शक्ति और बेहतर पुनरुत्पादन हासिल कर सकते हैं। हम PXN को प्रस्तुत करते हैं, एक संभाव्य मशीन लर्निंग ढांचा जो कई जीन अभिव्यक्ति तकनीकों के पार जैविक सिग्नल की एक एकीकृत प्रदर्शनी को कैद करता है। एक बार प्रशिक्षित होने पर, PXN कई प्लेटफार्मों के बीच डेटा को सहजता से अनुवादित कर सकता है, सूचनात्मक जैविक भिन्नता को बनाए रखते हुए तकनीक-विशिष्ट पूर्वाग्रहों को हटा देता है। बेंचमार्किंग अध्ययनों में, PXN लगातार पार प्लेटफार्म सटीकता में मौजूदा सामान्यीकरण विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है और विभेदक अभिव्यक्ति विश्लेषण की शक्ति को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है। महत्वपूर्ण रूप से, हम दिखाते हैं कि PXN इतनी शक्ति है कि यह माइक्रोएरे और RNA-seq के बीच के सबसे चुनौतीपूर्ण तकनीकी विभाजन को बंद कर दे। यह क्षमता पुरानी माइक्रोएरे डेटा को आधुनिक RNA-seq अध्ययनों के साथ एकीकृत करने के लिए एक स्केलेबल मार्ग प्रदान करती है। असमान डेटासेट की सीधा तुलना और एकीकरण को सक्षम करके, PXN भविष्य के जैविक खोजों और चिकित्सा नवाचार के लिए सार्वजनिक भंडार की पूरी संभावनाओं को अनलॉक करता है।