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

細胞進化機制讓蛋白質分布到不同地方，以前認為蛋白質組裝靠生物分子互動，現在發現化學環境也關鍵。研究提出ProtGPS模型，能預測蛋白質位置並產生新序列。ProtGPS可找出影響蛋白質位置的基因突變，有助於發現疾病相關問題。總結，蛋白質序列的化學密碼影響其分佈，不只是折疊密碼重要。 PubMed DOI

單細胞組學技術進步，改變細胞研究。干擾建模探討外部因素影響，利用轉錄因子、信號傳遞。機器學習可預測單細胞數據，但工具和數據增長快，研究人員壓力大。本文總結干擾建模目標、CRISPR等技術，從統計到深度學習方法，討論大型基礎模型、干擾圖、多組學數據集、因果機器學習和挑戰。 PubMed DOI

在分子生物學中，探索分子間的關聯性至關重要，而大型語言模型（LLMs）的出現大幅推進了這一領域。這些模型在自然語言處理和圖像生成上表現優異，能夠從龐大數據集中捕捉複雜關係，成為基礎模型。 目前的數據集涵蓋RNA、DNA、蛋白質序列及單細胞和空間轉錄組，為模型開發提供了豐富基礎。未來，基礎模型的發展將專注於提升可解釋性、整合多組學數據及增強預測能力，對於改進我們對生物系統的理解及治療策略具有巨大潛力。 PubMed DOI

最近機器學習的進展促成了先進預測模型的誕生，能解決計算生物學中的複雜問題，並引發了對可解釋機器學習（IML）的興趣。IML旨在深入了解生物數據與過程，但目前在計算生物學領域中，對有效應用IML的指導仍然不足。本文探討了各種IML方法及評估技術，並指出在生物學應用中面臨的挑戰，強調IML與計算生物學研究者之間合作的重要性，以提升對這些技術的理解與應用。 PubMed DOI

這篇迷你評論總結了2021年在阿聯酋杜拜舉行的IEEE BIBM第三屆年度LncRNA研討會的重點。參與者討論了五個關鍵主題： 1. **lncRNA計算分析的挑戰**：強調分析lncRNA數據的複雜性及需先進工具。 2. **lncRNA與癌症**：探討lncRNA在癌症中的角色，作為診斷和治療的潛在標記。 3. **lncRNA與運動**：分享lncRNA對運動表現和恢復的影響。 4. **lncRNA與COVID-19**：討論lncRNA在COVID-19中的作用及其對免疫反應的影響。 5. **lncRNA在人腦活動中的作用**：檢視lncRNA在神經功能和疾病中的潛力。 整體而言，研討會促進了研究人員的交流，探討lncRNA在多種生物學背景下的角色。 PubMed DOI

順式調控元件（CREs）在基因表達調控中扮演重要角色，因為它們會與轉調控因子互動，影響生物體的功能。ENCODE計畫增進了我們對這些元件的了解，而新技術如大規模平行報導測試則提升了檢測能力。隨著多模態功能基因組數據的發展，我們運用深度學習和大型語言模型來分析CRE的核苷酸序列，這讓我們能更準確預測CRE的活性並設計新元件。了解CRE的運作對基因治療、選擇性育種和微生物合成生物學非常重要。 PubMed DOI

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

這篇評論探討了深度學習模型在蛋白質結構生物學中的影響，包括卷積神經網絡、語言模型、去噪擴散模型和圖神經網絡。文章指出，蛋白質可以從序列、圖像或圖形等不同角度分析，並建議使用特定的深度學習技術。內容涵蓋蛋白質結構預測、逆摺疊、蛋白質設計及小分子設計等進展，對實驗結構生物學家及相關領域的研究者來說，都是非常有價值的資源。 PubMed DOI

研究蛋白質-蛋白質相互作用（PPIs）對於理解生物過程非常重要，尤其是在抗體與抗原、酶與抑制劑或促進劑的互動上。近期針對PPIs的研究，特別是與SARS-CoV-2的關聯，推動了疫苗的開發。雖然已有數據庫整理PPI網絡，但文本挖掘方法在新研究或少數物種中顯得尤為重要。比較不同的自然語言處理（NLP）工具後發現，傳統方法真陽性率高但網絡過度連接，機器學習方法則網絡結構相似但真陽性率低，而大型語言模型的表現則介於兩者之間。選擇合適的NLP方法需根據研究需求和文本量。 PubMed DOI