论文通过提出一个名为DNAGPT的通用预训练模型来解决上述问题,该模型专门为多样化的DNA序列分析任务而设计。以下是DNAGPT解决这些问题的关键方法和特点: 多任务预训练策略:DNAGPT采用了包括二元分类(DNA序列顺序预测)、数值回归(鸟嘌呤-胞嘧啶含量预测)和自回归预训练任务(类似于GPT模型中的下一个标记预测)的多任务预...
Paul Middlebrooks：Robin Hiesinger等研究者专注于大脑发育研究，他提出了一个观点，即我们的DNA没有足够的编码容量来指定人类大脑的完整结构。他认为DNA并不直接编码大脑的每个细节，而是编码了必需的递归规则。DNA无法直接跳跃成一个成型的大脑或计算机系统，因此发育过程是必须的。你怎么看待这个观点？Anthony Zador：我...
【DNA甲基化GPT可预测人类寿命?】DNA甲基化具有理想的生物特征标记,已成为国际公认可预测年龄的方法之一。然而,目前的分析方法往往依赖于线性模型,难以捕捉甲基化复杂的调控特性。近期有课题组开发了甲基化GPT系统预测寿命,可以模拟各种组织细胞非线性模式,进一步提高了分析准确性。#李子柒停更期间拜访了许多非遗传人# L...
最著名、最常用的基因编辑系统CRISPR-Cas9,改造自细菌/古菌的免疫防御系统,除了CRISPR-Cas9,基于CRISPR的表观编辑、先导编辑、碱基编辑的进步,进一步拓展了基因编辑技术的应用范围和潜力。 基于CRISPR-Cas的基因编辑系统在导入细胞后,向导RNA...
虽然我们现在仍不知道它们究竟存储在什么地方，有说是在突触，也有说是在神经元细胞内部，DNA、RNA。从表面上看，GPT甚至在工作方式上也跟人类相似，就是把那些碎片重新组合成有意义的、可以由自然语言表述的内容，但那仅仅只是表面上。因为神经元网络与大模型计算网络有一些本质上的不同，神经元网络是通过刺激突触...
比如，在生物医学领域，深度学习模型已经显示出在从DNA序列中预测调控效应的巨大潜力。但人类本身并未完全理解模型输出的内容，因此用模型标注的质量难以被人类评判。4. 标注难度：即使对专业从业者，一些结构化数据标注难度仍然太大。比如，在神经网络计算图数据中，结点表述操作符，有向边表示。一个表示网络结构的graph...
贾炜以DNA的双螺旋结构为例,认为“人机共学”也是一种双链结构。其一是智能工具学习链,另一个则是学习者的认知链,“人工智能从一开始感知我们的需要,发展到理解我们的需要,还能提供支持并帮助到我们。“其间,我们也感受到学习工具的被动使用正在转变为学习者和工具的教学相长,不断迭代、螺旋上升。” ...
虽然我们现在仍不知道它们究竟存储在什么地方,有说是在突触,也有说是在神经元细胞内部,DNA、RNA。从表面上看,GPT甚至在工作方式上也跟人类相似,就是把那些碎片重新组合成有意义的、可以由自然语言表述的内容,但那仅仅只是表面上。因为神经元网络与大模型计算网络有一些本质上的不同,神经元网络是通过刺激突触互相连接...
以前所未有的精确度成功预测了所有生命分子（蛋白质、DNA、RNA、配体等）的结构和相互作用。与现有的预测方法相比，AlphaFold 3 发现蛋白质与其他分子类型的相互作用的准确率至少提高了50%，对于一些重要的相互作用类别，预测准确率甚至提高了一倍。无论是全能助手，还是行业利器，对于AI应用的发展，人们在期待中也有...