論文の概要: $\textit{BlockFormer}$ : Transformer-based inference from interaction maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21617v2
• Date: Tue, 26 May 2026 12:41:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:40.875871
• Title: $\textit{BlockFormer}$ : Transformer-based inference from interaction maps
• Title（参考訳）: $\textit{BlockFormer}$ : インタラクションマップからのTransformerベースの推論
• Authors: Eloïse Touron, Pedro L. C. Rodrigues, Julyan Arbel, Nelle Varoquaux, Michael Arbel,
• Abstract要約: 相互作用写像からの推論は、一般的な逆問題として定式化することができる。 これらのマップ間の共有構造を利用するデータ駆動型アプローチを導入する。 提案手法は,このような可変性を扱えるトランスフォーマーアーキテクチャと,多量かつ安価で安価な合成データを生成するカスタムシミュレータに頼っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.04864965162542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inference from interaction maps, such as centromere identification from genome-wide chromosome conformation capture techniques -- notably Hi-C -- can be formulated as a generic inverse problem: infer a set of parameters given a map summarizing pairwise interactions between entities through blocks of variable numbers and sizes. In this work, we introduce a data-driven approach that leverages shared structure between these maps, such as global alignment between localized patterns, while handling the variability in number and size of entities arising in real-world data. Our approach relies on a transformer architecture capable of handling such variability and a custom simulator to generate abundant, yet computationally cheap synthetic data for training. Applied to the problem of centromere localization, the method accurately recovers their genomic positions across a wide range of species of various genome sizes.
• Abstract（参考訳）: ゲノムワイド染色体コンフォーメーションキャプチャー技術(特にHi-C)からのセントロメア同定のような相互作用マップからの推論は、一般的な逆問題として定式化することができる。 本研究では、実世界のデータから生じるエンティティの数や大きさの変動を扱いながら、局所化パターン間のグローバルアライメントのような、これらのマップ間の共有構造を活用するデータ駆動型アプローチを提案する。 提案手法は,このような可変性を扱えるトランスフォーマーアーキテクチャと,多量かつ安価で安価な合成データを生成するカスタムシミュレータに頼っている。 セントロメアの局在化の問題に適用し、様々なゲノムサイズの幅広い種にわたって、そのゲノム位置を正確に復元する。

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