基因组学
超强DNA大模型「GENERator」问世!解锁生命密码设计新范式
编辑 | ScienceAI在基因组学研究领域,DNA 序列的解码与预测一直是科学家们面临的核心挑战。 随着测序技术的飞速发展,我们能够以前所未有的速度获取海量基因组数据,但如何高效解读这些复杂的遗传信息,仍是一个亟待解决的难题。 近年来,大语言模型(LLMs)在自然语言处理领域的成功,为生物序列分析带来了新的契机。
2/17/2025 10:11:00 AM
ScienceAI
ScienceAl 2024「AI+药物&医疗&基因组&细胞」专题年度回顾
编辑 | 白菜叶2024 年,药物、医疗、基因组学和细胞生物学领域迎来了前所未有的技术突破与创新。 从 AI 驱动的药物设计到基因编辑的精准控制,从单细胞分析到多模态医疗决策,这一年见证了科学与技术的深度融合,为人类健康带来了无限可能。 在药物研发领域,AI 驱动的分子设计与优化方法不断涌现,显著提升了新药发现的效率与精准度。
12/31/2024 3:43:00 PM
ScienceAI
空间蛋白质组学:构建复杂组织的尺度图谱
编辑丨toileter当人类前行至远方,我们以自己的脚步衡量出道路,以道路为丝线绘制出这片大地的地图。 而现在,我们将目光望进自己的体内,意图探索生物系统的交错复杂。 与此,空间蛋白质组学为我们带来了更清晰的笔迹,使得人类在对抗疾病的道路上得以踏上更便捷的道路。
12/24/2024 2:01:00 PM
ScienceAI
仅总参数量0.1%、单GPU 15分钟完成微调,人类基因组基础模型NT登Nature子刊
编辑 | 萝卜皮从 DNA 序列预测分子表型仍然是基因组学中的一个长期挑战,通常是由于注释数据有限以及无法在任务之间转移学习所致。 在这里,英国伦敦 InstaDeep 的研究人员提出了在 DNA 序列上进行预训练的基础模型,称为 Nucleotide Transformer;其参数范围从 5000 万到 25 亿,并整合了来自 3,202 个人类基因组和 850 个不同物种基因组的信息。 这些 Transformer 模型可生成特定上下文的核苷酸序列表示,即使在低数据环境下也能实现准确预测。
12/4/2024 2:20:00 PM
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