В статье представлен новый фреймворк глубокого метаобучения под названием GGE (General Gene Expression), разработанный для решения проблемы классификации транскриптомов человека в условиях дефицита размеченных данных. Авторы обучили модель на массиве из 5 220 различных биомедицинских задач предсказания, извлеченных из 1 779 уникальных наборов данных, что позволи алгоритму выучить универсальную инициализацию, захватывающую общие биологические паттерны. Ключевое преимущество подхода заключается в его способности достигать высокой точности на новых наборах данных даже при наличии лишь небольшого количества образцов с известными метками, что критически важно для редких заболеваний или дорогостоящих экспериментов. Исследование демонстрирует, что GGE превосходит традиционные классификаторы в условиях ограниченных данных, сохраняя эффективность независимо от используемых платформ RNA-seq и методов предварительной обработки. Дополнительно, анализ на основе механизма внимания выявил гены, стабильно вносящие вклад в производительность модели across различных биологических задач, что открывает новые возможности для понимания общих детерминант биологических состояний. Результаты работы доказывают, что GGE является мощным инструментом для биомедицинских исследований, где сбор больших размеченных наборов данных затруднен или невозможен, обеспечивая надежную классификацию транскриптомов.