基因體研究進步快速，高通量测序技術帶來龐大數據，挑戰傳統方法。深度學習在視覺、語音成功，但在基因體學需超越人智。有效深度學習模型需結合任務知識。本文討論不同模型優勢，應用於基因體學，並探討實際開發考量。深度學習在基因體學應用及挑戰，未來研究方向，合作多樣數據、快速迭代是關鍵。 PubMed DOI

人工智慧在醫學上有潛力，特別是像Med-PaLM 2這樣的大型語言模型。研究使用老鼠基因數據，成功找出與糖尿病、白內障等相關的基因，還發現了導致聽力喪失的遺傳因素，促使新易感性模型的發展。Med-PaLM 2可分析基因表現型關係，提出新假設，有助於加速基因研究。 PubMed DOI

最新的語言模型對蛋白質研究有重大影響，特別是GPT-4等模型展現出潛力，可應用在蛋白質領域。蛋白質語言模型已顯示出預測和創新蛋白質的能力，並取得重要進展。本文討論了這個新興領域的機會和挑戰，並提供了LLMs對蛋白質研究的影響。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是強大的人工智慧模型，應用在自然語言處理等任務上表現優異。透過深度學習技術，利用龐大數據訓練神經網絡的參數。LLMs在生物資訊領域展現潛力，可能超越語言建模能力。本文討論了知名的LLMs如BERT和GPT在生物資訊中的應用，包括基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、藥物發現和單細胞分析，並強調了LLMs在應對生物資訊挑戰上的潛力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是強大的機器學習模型，可以分析並預測文本中的模式。它們在各種應用中顯示出潛力，包括在科學和醫學領域，可以用來分析科學文本、醫療記錄、DNA序列等。儘管LLMs存在一些限制和不確定性，但它們有潛力對科學和醫學領域產生巨大影響並進行轉型。 PubMed DOI

像ChatGPT這樣的大型語言模型非常厲害，不僅能處理人類語言，還能應用在分析DNA和蛋白質等生物數據上。它們可以辨識生物數據中的複雜規律，成為預測細胞系統的強力工具。這篇文章討論了各種大型語言模型及其在生物學中的應用，特別強調了它們在植物領域的潛力，但在這個領域中的應用仍不太普遍。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）透過互動式學習，可改善醫學生的生物信息學教育。提供程式碼範本、解釋編碼元素、幫助解決錯誤，提升教育成果。LLMs在醫學研究中的應用已有案例。但內容可靠性需驗證。結合LLMs與傳統教學，有助醫學生應對生物信息學挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫學和臨床資訊學中扮演重要角色，能幫助突破和個人化治療。透過分析複雜的生物數據，揭示基因組學、蛋白質結構和健康記錄中的隱藏模式，對基因組分析、藥物開發和精準醫學有所助益。然而，必須面對數據偏見、隱私和道德等挑戰，才能負責任地應用。克服這些障礙將帶來分子生物學和製藥研究的重大進展，造福個人和社區。 PubMed DOI

植物基因組學有重大進展，透過高通量方法研究多種基因組範圍的分子表現型。這有助於深入了解植物特徵和遺傳機制，尤其是在模式植物物種中。為了提升作物基因組學，準確預測至關重要。AgroNT是一個大型語言模型，經過48種植物物種基因組的訓練，專注於作物物種，能進行最先進的基因組特徵預測。一項針對木薯突變的研究顯示AgroNT評估調控影響的能力。編製的數據集可作為植物基因組學中深度學習方法的參考。預先訓練的AgroNT模型可在HuggingFace上進行進一步研究。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變科學界，尤其是生物醫學領域。生物學的重點在於理解生物序列，這與自然語言處理的目標相似。基因組語言模型（gLMs）專門針對DNA序列訓練，能幫助我們更好地理解基因組及DNA元素的互動，進而揭示複雜的生物功能。這篇評論強調了gLMs在適應性預測、序列設計和轉移學習等方面的潛力，但在創建有效的gLMs時仍面臨挑戰，特別是對於大型且複雜的基因組物種。還討論了gLMs開發和評估時需考慮的重要因素。 PubMed DOI