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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

自然系列 2025-07-10 12:40

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》发表的论文，提出了一种名为LucaOne的预训练基础模型，旨在解码复杂的生物学语言。研究背景指出，传统的计算方法难以整合DNA、RNA和蛋白质中的信息，制约了对生物系统的全面理解。研究目的是通过大规模数据集成和半监督学习，构建一个能够理解关键生物学原理的通用生物基础模型。研究结果表明，LucaOne在169,861个物种的核酸和蛋白质序列数据上训练后，能够有效理解分子生物学的中心法则，并在涉及DNA、RNA或蛋白质输入的任务中表现出色。这项研究为生物信息学研究和解读生命的复杂性提供了一个灵活的框架。

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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