来源ScienceAI编辑单细胞转录组已经把「细胞有多复杂」这件事推到了前所未有的尺度。但除开它为人们带来的理解上的改变跨物种比较仍卡在一个问题之上不同物种往往共享很少的直系同源基因传统整合方法越来越难把远缘物种放到同一坐标系里。来自美国斯坦福大学、Biohub 等的研究团队正是为了补上这一缺口而来。他们把 12 个物种、最多 1.12 亿个细胞、覆盖约 15 亿年的进化历史一起送进模型里试图让模型自己学会「细胞表达的语法」。相关研究以「TranscriptFormer: A generative cell atlas across 1.5 billion years of evolution」为题于 2026 年 5 月 7 日发布在《Science》。论文链接https://www.science.org/doi/10.1126/science.aec8514生成式细胞引擎TranscriptFormer 的诞生旨在解决跨物种比较转录程序这一长期挑战。它不是传统的单细胞表征模型而是一个自回归生成模型。该模型将基因表达谱视为「细胞语言」通过自监督学习捕捉基因间的复杂关联与表达分布。这种大规模、多物种的数据策略使模型能够学习到跨越物种界限的通用生物学表征而非仅局限于单一物种的特征提取。图 1TranscriptFormer概览。模型输入包括来自 ESM-2 的蛋白嵌入和测序技术标记并通过 expression-aware multi-head self-attention、causal masking 和 count likelihood 处理转录本计数的变化。团队训练了三个版本TF-Metazoa、TF-Exemplar 和 TF-Sapiens三者架构一致但训练语料分别覆盖 12 个物种、5 个代表物种以及纯人类数据。在性能测试中TranscriptFormer 在细胞类型分类任务上达到了领域领先水平。研究中该模型表现出极强的跨物种迁移能力即使对于在进化上与人类相隔 6.85 亿年的物种如刺胞动物门的珊瑚它依然能够实现精准的细胞分类。图 2未见物种的泛化与跨物种迁移学习。此外模型在人类细胞的疾病状态识别中展现了出色的「零样本Zero-shot」能力即在未接触特定疾病标注数据的情况下仍能通过对正常生理状态的深刻理解来识别异常的病理表征。生物学结构感TranscriptFormer 的嵌入并不只是能分类它们还自发呈现出发育轨迹、系统发育关系和细胞层级。在研究中团队发现了一个有趣的现象contextualized gene embeddings 会按细胞种类聚类而且这种结构在不同组织里都能看到。图 3上下文基因嵌入与跨物种分析。这种发育轨迹、系统发育关系以及细胞层级结构在 TranscriptFormer 的表征空间中自然涌现的现象代表着该模型无需人工标注或元数据引导。这意味着模型自发掌握了生命的组织原则。TranscriptFormer 还可作为一种「虚拟实验仪Virtual Instrument」通过模拟转录因子的扰动来预测目标基因的反应。团队用 TranscriptFormer 的生成接口做了提示式推断去预测转录因子与其他蛋白编码基因的功能关联并用 point-wise conditional mutual informationPMI找出高置信度配对再拿 STRING 数据库交叉验证。除此之外团队还用细胞类型条件化的提示重建了与 Tabula Sapiens 相似的转录因子热图让模型自己说出哪些因子更像普遍表达哪些更偏向细胞类型特异。这种生成式模拟能力为研究人员提供了一个交互式知识库能够在计算机上预先测试复杂的生物实验方案从而加速药物发现与细胞工程的研究进程。可调用的知识系统TranscriptFormer 训练时没有用细胞类型标签、发育阶段标签或系统发育注释却仍然学出了跨层级的生物学结构基因、细胞、组织、物种都被串进了同一套表示里。它的价值不只是分类更准而是把单细胞数据变成一种可以查询、可以迁移、还可以做虚拟实验的生成式基础模型。团队表示多物种预训练更利于跨物种泛化单物种训练则可能在纯人类疾病任务上更有优势未来还将继续扩展物种、加入更多模态并改进提示策略。阅读最新前沿科技趋势报告请访问21世纪关键技术研究院的“未来知识库”未来知识库是“21世纪关键技术研究院”建立的在线知识库平台收藏的资料范围包括人工智能、脑科学、互联网、超级智能数智大脑、能源、军事、经济、人类风险等等领域的前沿进展与未来趋势。目前拥有超过8000篇重要资料。每周更新不少于100篇世界范围最新研究资料。欢迎扫描二维码或访问https://wx.zsxq.com/group/454854145828进入。截止到2月28日 ”未来知识库”精选的百部前沿科技趋势报告加入未来知识库全部资料免费阅读和下载牛津未来研究院 《将人工智能安全视为全球公共产品的影响、挑战与研究重点》麦肯锡超级智能机构赋能人们释放人工智能的全部潜力AAAI 2025 关于人工智能研究未来研究报告斯坦福2025 斯坦福新兴技术评论十项关键技术及其政策影响分析报告191 页壳牌2025 能源安全远景报告能源与人工智能57 页盖洛普 牛津幸福研究中心2025 年世界幸福报告260 页Schwab 2025 未来共生以集体社会创新破解重大社会挑战研究报告36 页IMD2024 年全球数字竞争力排名报告跨越数字鸿沟人才培养与数字法治是关键214 页DS 系列专题DeepSeek 技术溯源及前沿探索50 页 ppt联合国人居署2024 全球城市负责任人工智能评估报告利用 AI 构建以人为本的智慧城市86 页TechUK2025 全球复杂多变背景下的英国科技产业战略韧性与增长路径研究报告52 页NAVEX Global2024 年十大风险与合规趋势报告42 页《具身物理交互在机器人 - 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