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

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

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

核糖體剖析（Ribo-seq）是一項能深入了解蛋白質合成的技術，但分析過程對於沒有生物資訊背景的人來說相當複雜。基於大型語言模型的聊天機器人，透過自然語言處理，提供了一個解決方案。本篇評論探討了Ribo-seq分析與聊天機器人技術的結合，強調其在數據分析和結果解釋上的潛力。雖然目前尚無實際應用範例，但未來這些技術有望克服分析障礙，推進對基因表達的理解。不過，模型偏見和數據隱私等問題仍需解決。 PubMed DOI

空間轉錄組學是理解組織細胞組成的重要工具，尤其在癌症研究中，腫瘤微環境至關重要。然而，數據的複雜性使解釋變得困難。本研究探討大型語言模型（LLMs）在分析小鼠黑色素瘤模型的空間轉錄組數據的應用。研究發現Claude 3.5 Sonnet在斑點量化和模式識別上表現最佳，並開發出系統化工作流程，幫助分析腫瘤免疫景觀。該模型揭示了免疫抑制機制，並顯示LLMs在空間轉錄組學中的潛力，能有效提升數據解釋的能力。 PubMed DOI

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

RNA 正在成為新療法的焦點，但找到能與其結合的小分子仍然是一大挑戰。計算模型在預測 RNA 與小分子的互動上顯得尤為重要。最近，針對 RNA 的大型語言模型（LLMs）取得了進展，促使我們開發了 RNABind，這是一個幾何深度學習框架，能根據 RNA 結構識別結合位點。經過實驗，RNABind 的表現超越了現有方法，並為 RNA 相關的藥物發現提供了新的可能性。 PubMed DOI

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

單細胞多組學技術，特別是單細胞RNA測序（scRNA-seq），讓我們更深入了解細胞的多樣性與發展。透過將基因視為單詞，並利用word2vec技術生成基因的向量表示，我們能夠進行多尺度分析，識別細胞狀態與發展軌跡。這種方法不僅計算效率高，還能在不依賴高效能計算集群的情況下進行分析，成為探索細胞發展、基因影響及組織關係的重要工具。 PubMed DOI