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Tsinghua University releases ProtCell; Moore Threads MTT S5000 reproduces its pretrainingMachine translation

清华大学发布单细胞蛋白组模型 ProtCell,摩尔线程 MTT S5000 完成预训练复现

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A Tsinghua University research team released ProtCell, a foundation model for single-cell proteomics trained and evaluated using approximately 380 million cells from 98 public datasets. It is designed to map cell states and infer the expression of unmeasured proteins. The paper reports that the team reproduced its full pretraining on the Moore Threads MTT S5000, with key quantitative metrics differing by about 0.2% from a mainstream international GPU platform.

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IT之家 11 月 14 日消息,据摩尔线程公众号,近日,清华大学自动化系江瑞课题组发布了面向单细胞蛋白组的基础模型 ProtCell,完成了论文《ProtCell:a foundation model for single-cell proteomics》。该模型汇集约 3.8 亿个细胞、98 个公开数据集用于预训练与评估,能够精准映射细胞状态、推断未测蛋白表达,为药物研发与前沿“虚拟细胞”构建提供了关键底座支撑。

论文同时披露,团队在摩尔线程旗舰级 AI 训推一体智算卡 MTT S5000 上成功完成了 ProtCell 的全流程预训练复现,主要定量评测指标与国际主流 GPU 平台的差异仅约 0.2%,验证了摩尔线程全功能 GPU(Universal GPU)与 MUSA 全栈软件生态对前沿生命科学基础模型的承载力。

公开信息显示,“虚拟细胞”旨在用 AI 在计算机中构建细胞的运行模型,描述细胞当前状态,并精准预测细胞在受到药物、基因编辑等干预后的动态变化,已成为全球 AI4S 竞争的核心战略高地。

国际上,顶尖科研机构与科技巨头正加速投入数十亿美元与万卡级算力集群竞逐这一领域。在我国,《国务院关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》把「人工智能 +」科学技术列为重点行动首位。由于虚拟细胞研发所依赖的基因组、蛋白组等核心数据高度涉及国家生物遗传资源安全,构建自主可控的先进算力基座至关重要。

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