연구팀은 단일 세포 RNA-seq 분석 모델에 유전자 조절 정보를 통합하는 scTransformer를 개발했어요. 기존 Transformer 모델은 유전자 간 상호작용을 고려하지 않아 해석 가능성이 낮았어요. scTransformer는 알려진 조절 구조에 따라 정보 흐름을 제한하여 생물학적 의미가 더 풍부한 표현을 학습해요.
scTransformer는 지도 기반 세포 유형 분류에서 기존 Transformer보다 분류 정확도를 향상시키고 세포 유형의 분리를 강화했어요. 또한 알려진 조절 프로그램과 일관된 주의 패턴을 생성했어요.