功能基因組學研究利用OpenAI的GPT-4模型快速生成基因功能假說，開發了標記基因集名稱的流程，支援文本分析和引文。GPT-4表現優異，提供比傳統方法更豐富的資訊，經人工審查後確認可信度。顯示大型語言模型在功能基因組學研究中有潛力。 PubMed DOI

本研究使用OpenAI的GPT-4大型語言模型，評估其在功能基因組學中的應用價值。結果顯示，GPT-4能夠生成具有生物醫學知識的基因功能假設，並提供比傳統方法更豐富的資訊。這顯示大型語言模型在功能基因組學研究中具有潛力成為有用的工具。 PubMed DOI

研究比較了21個大型語言模型（LLMs）在自動文本挖掘生物途徑的效能，專注於基因調控和KEGG途徑辨識。結果顯示，各模型表現不同，像是ChatGPT-4和Claude-Pro這類基於API的模型表現比開源模型好。LLMs在生物醫學研究中有潛力，可用於基因網絡分析和途徑對應，但因性能不同，選擇適合的模型至關重要。 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

基因功能像詞語意義一樣，視語境而異。現有基因註解忽略這複雜性。利用自然語言處理技術，或許能更深入了解基因。現代分佈語義學以向量表示詞語，推動語言模型進步。將基因功能視為細胞語境中的分佈，透過大數據學習，或許能有新突破。 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

深度學習，特別是大型語言模型（LLMs），在植物生物學中展現出很大的潛力，能為植物細胞系統提供新見解。蛋白質語言模型（PLMs）提升了我們分析核酸和蛋白質序列的能力，揭示生物數據中的複雜模式和關係。這不僅有助於識別序列模式和結構-功能關係，還能促進農業基因改良。透過整合深度學習，我們在植物性狀的基礎研究上能取得顯著進展。因此，戰略性地應用這些方法對推進植物科學和可持續農業至關重要。 PubMed DOI

這項研究評估了21個大型語言模型（LLMs）在檢索生物知識的有效性，特別針對基因調控和KEGG途徑。隨著生物文獻的快速增長，傳統手動整理已不再足夠，LLMs成為一個有前景的替代方案。 結果顯示，模型性能差異明顯，GPT-4和Claude-Pro在基因調控關係的F1分數分別為0.4448和0.4386，KEGG途徑的Jaccard指數也表現強勁。相比之下，開源模型表現較差。研究強調選擇合適模型的重要性，並提供了LLMs在生物研究中的應用見解，相關代碼已在GitHub上公開。 PubMed DOI

基因組時代的來臨促進了高通量數據和先進計算方法的發展，幫助我們探索植物抗逆境的遺傳與功能。儘管有許多實驗和分析技術，但龐大的數據量仍帶來挑戰。深度學習模型在預測基因結構和功能方面表現優異，並在農業高通量表型學中越來越常見。這篇綜述強調了數據資源和生物信息學工具，以及機器學習和人工智慧在植物抗逆境研究中的應用，並展示如何利用大型語言模型（如ChatGPT）創建相關知識圖譜，促進跨領域合作。 PubMed DOI