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阿里云&中大：全新模型有助于解码生物学语言 |《自然-机器智能》论文

Springer Nature科研服务 2025-07-08 08:30

文章摘要

本文介绍了阿里云和中山大学研究团队在《自然-机器智能》上发表的论文，该论文提出了一种名为LucaOne的预训练基础模型，旨在解码生物学语言。生物学语言被编码在DNA、RNA和蛋白质中，但由于其复杂性，解码工作一直具有挑战性。传统方法难以整合这些分子中的信息，限制了全面理解生物系统。LucaOne通过在169,861个物种的核酸和蛋白质序列数据上进行训练，利用大规模数据集成和半监督学习，展现出对DNA翻译成蛋白质等关键生物学原理的理解。该模型在小样本学习中表现优异，为生物信息学研究和解读生命的复杂性提供了灵活的框架。

阿里云&中大：全新模型有助于解码生物学语言 |《自然-机器智能》论文

查看文献： Generalized biological foundation model with unified nucleic acid and protein language
查看期刊：Nature Machine Intelligence

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