Generative language models on nucleotide sequences of human genes.
人類基因核苷酸序列的生成語言模型。 Sci Rep 2024-09-27

您的研究揭示了自然語言處理（NLP）技術與生物資訊學的潛在交集，特別是在DNA序列方面。您將DNA視為由四種核苷酸組成的語言，並將NLP模型如BERT和GPT-3應用於基因組學。專注於人類基因序列使數據集更易管理，且循環神經網絡（RNN）在生成DNA序列上表現優於傳統N-gram方法，顯示複雜模型能更好捕捉生物數據的細微差異。此外，您對詞彙大小對數據需求的影響進行調查，結果顯示較小的詞彙並不一定減少訓練數據需求。整體而言，您的研究為DNA序列生成建模開啟了新方向，可能促進生物資訊學的進步。 PubMed DOI

Balanced Training Sets Improve Deep Learning-Based Prediction of CRISPR sgRNA Activity.
平衡訓練集改善基於深度學習的 CRISPR sgRNA 活性預測。 ACS Synth Biol 2024-11-04

CRISPR-Cas 系統徹底改變了合成生物學，使得精確的基因編輯成為可能。研究人員為了提升 sgRNA 活性預測的準確性，開發了深度學習模型，包括卷積神經網絡（CNN）和大型語言模型（LLM）。這些模型使用了針對酵母 *Yarrowia lipolytica* 的篩選數據進行訓練，並評估其預測高低活性 sgRNA 的能力。研究發現，將合成 sgRNA 融入不平衡數據集能顯著提升預測性能，顯示平衡訓練集在準確預測 sgRNA 活性中的重要性。 PubMed DOI

Deciphering genomic codes using advanced NLP techniques: a scoping review.
利用先進的自然語言處理技術解讀基因組代碼：一項範疇回顧。 ArXiv 2024-12-09

這篇評論探討自然語言處理（NLP）技術，特別是大型語言模型（LLMs）和變壓器架構在分析人類基因組測序數據的應用。文章分析了2021年至2024年4月間的26項研究，顯示NLP技術能顯著改善基因組數據的處理與解釋，協助預測轉錄因子結合位點等任務。評論強調NLP和LLMs在基因組分析中的潛力，對個性化醫療有助益，但也指出需進一步研究以解決現有限制，提升模型的透明度與適用性。 PubMed DOI

L2G: Repurposing Language Models for Genomics Tasks.
L2G: 將語言模型重新應用於基因組任務。 bioRxiv 2024-12-23

預訓練語言模型對自然語言處理（NLP）影響深遠，現在也啟發了基因組學的相關研究。開發高品質的基因組基礎模型（FMs）成本高且需大量資源，因此本研究提出L2G，透過現有的大型語言模型（LLMs）來應用於基因組任務。L2G運用「跨模態轉移」的概念，並結合神經架構搜索（NAS）及三階段訓練過程。結果顯示，L2G在多項基因組基準測試中表現優於微調的基因組FMs，特別在增強子活性預測方面也有卓越表現，顯示語言模型在基因組學的潛力。 PubMed DOI

Genomic language models: opportunities and challenges.
基因組語言模型：機會與挑戰。 Trends Genet 2025-01-03

大型語言模型（LLMs）正在改變生物醫學科學，特別是在理解生物序列方面。基因組語言模型（gLMs）專注於DNA序列，能幫助預測基因組中重要的功能區域、設計新DNA序列，並促進轉移學習。儘管如此，開發有效的gLMs仍面臨挑戰，如數據質量、模型架構及評估指標等。解決這些問題對於gLMs在複雜生物系統中的應用至關重要。 PubMed DOI

The role of chromatin state in intron retention: A case study in leveraging large scale deep learning models.
染色質狀態在內含子保留中的角色：利用大規模深度學習模型的案例研究。 PLoS Comput Biol 2025-01-10

這段文字探討了複雜的深度學習模型在基因組學中的重要性，特別是透過內含子保留來理解基因調控。文中提到兩種大型基因組模型：自我監督的大型語言模型用於DNA序列，以及基於廣泛基因組數據集的監督模型。作者認為這些模型在功能上類似於自然語言處理的基礎模型，能有效編碼染色質狀態，幫助創建準確的基因調控模型。特別是Sei模型在開發可解釋的內含子保留模型方面表現優異，超越了DNABERT-2模型，並揭示了轉錄因子和染色質標記的調控作用。 PubMed DOI

Improving drug repositioning with negative data labeling using large language models.
利用大型語言模型改善藥物重定位的負面數據標記。 J Cheminform 2025-02-05

藥物重定位有助於加速開發、降低成本及失敗率，但獲取可靠的負面數據仍是挑戰。為了解決這個問題，我們採用了正負標籤學習方法，並利用大型語言模型（GPT-4）分析前列腺癌臨床試驗，成功識別真負樣本，預測準確性顯著提升。透過我們的標記策略，建立了包含80種藥物的數據集，並評估了11,043種藥物的重定位潛力，找出980個前列腺癌治療候選者。這一方法可擴展至其他疾病，為新療法的發現提供更準確的數據支持。 PubMed DOI

Deciphering genomic codes using advanced natural language processing techniques: a scoping review.
利用先進的自然語言處理技術解讀基因組代碼：一項範疇回顧。 J Am Med Inform Assoc 2025-02-25

這篇綜述探討自然語言處理（NLP）技術，特別是大型語言模型（LLMs）和變壓器架構在分析人類基因組測序數據中的應用。文章分析了2021年至2024年4月間的26項研究，顯示NLP技術能顯著提升基因組信息的理解，尤其在預測調控元件方面。雖然這些技術有助於改善基因組數據分析效率及推進個人化醫療，但仍面臨數據可及性和模型透明度等挑戰，需進一步研究以完善應用。總體而言，NLP在基因組測序分析中的重要性日益增加，未來仍有改進空間。 PubMed DOI

Benchmarking DNA large language models on quadruplexes.
對四重螺旋的 DNA 大型語言模型進行基準測試。 Comput Struct Biotechnol J 2025-03-31

這項研究評估了不同的大型語言模型（LLM）在生成G-四重螺旋（GQ）全基因組註解的表現，這些結構在基因調控中扮演重要角色。測試的模型包括變壓器、長卷積和狀態空間模型。結果顯示，所有模型表現相似，DNABERT-2和HyenaDNA的F1分數及馬修斯相關係數（MCC）最佳。特別是HyenaDNA在識別遠端增強子和內含子區域的GQ上更有效，且在檢測大型GQ陣列方面表現優異。研究強調不同LLM可互補，建議根據基因組任務選擇模型。相關代碼和數據已在GitHub公開。 PubMed DOI

A Comprehensive Review of Computational Methods for Protein-DNA Binding Site Prediction.
蛋白質-DNA 結合位點預測的計算方法綜述。 Anal Biochem 2025-04-10

這項研究強調準確識別蛋白質-DNA結合位點的重要性，對理解生物過程和推進藥物發現至關重要。傳統生化方法雖然是金標準，但因耗時耗資而不實用，因此需要高效的計算方法來預測這些位點。文章將計算方法分為三類：模板檢測、統計機器學習和深度學習，並用136個非冗餘蛋白質的基準評估14個預測模型。結果顯示，深度學習方法，特別是利用預訓練大型語言模型的，準確性最佳。此外，研究還探討了這些預測方法在生物研究和藥物設計中的應用潛力。 PubMed DOI

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