यह शोधपत्र अनुक्रमण-आधारित स्थानिक प्रोटिओमिक्स (Seq-SP) में स्थानिक सुपर-रिज़ॉल्यूशन की एक नई चुनौती प्रस्तुत करता है और इस कार्य के लिए पहला गहन शिक्षण मॉडल, न्यूरल प्रोटिओमिक्स फ़ील्ड्स (NPF) प्रस्तावित करता है। NPF ऊतक-विशिष्ट नेटवर्कों को प्रशिक्षित करके seq-SP को सतत अंतरिक्ष में एक प्रोटीन पुनर्निर्माण समस्या के रूप में औपचारिक रूप देता है। इसमें एक स्थानिक मॉडलिंग मॉड्यूल शामिल है जो ऊतक-विशिष्ट प्रोटीन स्थानिक वितरण सीखता है और एक रूपात्मक मॉडलिंग मॉड्यूल जो ऊतक-विशिष्ट रूपात्मक विशेषताओं को निकालता है। इसके अलावा, कठोर मूल्यांकन को सुगम बनाने के लिए, हमने इस कार्य के लिए एक ओपन-सोर्स बेंचमार्क डेटासेट, स्यूडो-विज़ियम SP, बनाया है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि NPF कम सीखने योग्य मापदंडों के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है, जो स्थानिक प्रोटिओमिक्स अनुसंधान को आगे बढ़ाने की इसकी क्षमता को उजागर करता है। कोड और डेटासेट सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं।
