Мы долго-долго строили и наконец построили*

https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(26)01103-4

Статья со мной ко-первым автором по результатам конкурса по предсказанию связывания транскрипционных факторов IBIS

tl;dr
1. Позиционно-весовые матрицы все еще задают очень сильный бейзлайн в задаче
2. Deep learning модели могут их обгонять, но не очень сильно и требуют очень аккуратного отношения, иначе переобучаются
3. Казалось бы задача "предскажи эффект на связывание одной замены " должна решаться zeroshot моделью, решающей задачу предсказания связывания транскрипционных факторов. Это так, но ранжирование моделей по качеству между задачами отличается
4. Конволюционные сети (CNN) показали себя лучше всего
5. DNA-LM и здесь не работают (ожидаемо, я вот ни разу не удивлен, как и тому, что нам пришлось их запускать самим, ибо участники конкурса в сказки не верили изначально)

* Вообще изначально предполагалось, что работа пойдет в основу моей кандидатской, но в итоге мы победили в DREAM-2022 и понеслась.