| 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。
关注公众号并回复 Trans 获得原文PDF 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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