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Nature | 多伦多大学&Vector AI研究所联手,让Transformer读懂生命终极密码! ...

2025-3-23 19:54| 发布者:青青草| 查看:99| 评论:0 |来自: BioTender

摘要:近几年,深度学习让人工智能的能力突飞猛进,不仅在自然语言处理(NLP) 领域大放异彩,也开始在生命科学领域展现出惊人的潜力。来自多伦多大学、Helmholtz慕尼黑研究所、加州大学旧金山分校等多家顶级科研机构的研 ...
 近几年,深度学习让人工智能的能力突飞猛进,不仅在自然语言处理(NLP) 领域大放异彩,也开始在生命科学领域展现出惊人的潜力。来自多伦多大学、Helmholtz慕尼黑研究所、加州大学旧金山分校等多家顶级科研机构的研究团队,在Nature Machine Intelligence期刊上发表了一篇重磅综述,探讨了Transformer如何作为“基因组语言模型(gLMs)”,解码生命的神秘密码。

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这项研究由计算机科学家、深度学习专家和生物信息学家联合完成,作者包括Micaela E. Consens、Cameron Dufault、Michael Wainberg、Fabian J. Theis等。团队将目光投向基因组数据,尝试用Transformer这一AI领域最强大的模型,去挖掘DNA序列中的隐含信息,帮助科学家更高效地预测基因调控、理解突变影响、甚至解析未知的生物机制。

Transformer 为什么适用于基因组学?
在NLP领域,Transformer通过注意力机制(self-attention)理解词语之间的关系。那么,如果把DNA看成一串“语言代码”,能否用Transformer来“阅读”生命呢? 研究团队认为,DNA和人类语言有惊人的相似之处:

都是“序列数据”,即由一系列符号(碱基或单词)组成。
都存在长程依赖性,DNA片段可能跨越很远的区域产生调控作用,类似于人类语言的上下文关联。
都可以通过自监督学习(Self-supervised Learning)进行预训练,避免依赖大量人工标注数据。
在过去的基因组分析中,研究人员大多使用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN),但这些模型都有局限:

CNN只能识别局部特征,无法有效捕捉远程调控的 DNA 关系。
RNN由于序列依赖,训练时难以并行,且无法处理超长 DNA 序列。
Transformer 的加入,正好弥补了这些缺陷!

A big-picture look at the diverse applications of gLMs
基因组语言模型(gLMs)有哪些应用?
在基因组研究中,Transformer主要用于构建基因组语言模型(gLMs),这些模型可以:
✅ 预测基因调控区域(启动子、增强子、沉默子等)
✅ 解析 DNA 突变对基因功能的影响
✅ 预测基因表达水平,揭示疾病相关的基因调控机制
✅ 模拟 RNA 结合蛋白(RBP)的相互作用
✅ 帮助精准医学,探索新的生物标志物

为了实现这些目标,研究团队开发了多种基因组Transformer模型,包括:
? DNABERT:借鉴NLP领域的BERT结构,对DNA进行k-mer编码,并在基因调控预测中表现出色。
? Enformer:结合CNN和Transformer,可分析长达200kb的DNA片段,预测远程调控作用。
? Nucleotide Transformer:参数量高达25亿,跨物种训练,能够更好地学习基因组的通用规律。
? HyenaDNA:采用非Transformer结构(Hyena Layer),可以处理超过100万碱基 的序列,大大扩展了模型的上下文窗口。

这些模型通过预训练+微调(fine-tuning) 的方式,让AI逐步掌握基因组的“语法规则”,最终可以在多个下游任务上表现出色。

A comparison of how different genomic deep learning models operate on DNA sequence data
挑战与未来趋势
尽管Transformer在基因组研究中表现亮眼,但仍然面临一些挑战: 

❌ 计算成本高:注意力机制计算复杂度为 O(N2)O(N^2),限制了输入序列的长度。
❌ 缺乏长程依赖性建模:尽管Transformer比CNN和RNN表现更好,但仍然难以处理整个染色体的上下文信息。
❌ 数据稀缺:大量基因组数据缺乏高质量的人工标注,使得监督学习的效果受限。
❌ 可解释性问题:Transformer的attention机制虽然提供了一定的可视化能力,但仍然难以直接推断生物学规律。

因此,研究团队展望了Transformer之外的新方向: 

? 状态空间模型(SSMs):如Hyena Layer、Mamba等,计算更高效,可处理更长的 DNA片段。
? 混合架构(Hybrid Models):结合CNN、RNN与Transformer,提高模型的准确性。
? 多模态学习(Multi-Modal Learning):结合RNA-seq、ATAC-seq、ChIP-seq等多种数据,进行更全面的基因组分析。
? 零样本学习(Zero-shot Learning):提升AI解析未知DNA片段的能力,助力新功能元件的发现。

The total amount of compute, in PFS-days used to train the various models discussed in the Review (all of the models for which parameter number, training time, and GPU usage were available)

这篇Nature Machine Intelligence综述文章系统回顾了Transformer在基因组学中的应用,展示了基因组语言模型(gLMs)如何赋能生物信息学,推动疾病研究、精准医疗、药物研发等领域的发展。尽管目前仍有技术瓶颈,但随着计算资源的提升和模型架构的创新,Transformer及其变体有望成为基因组研究的强大工具,帮助科学家更深入地理解生命密码!

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