DNA和RNA

标签问题

好问题，而且这对于公平比较很重要。

✅ 在 DiscDiff 论文中，如何对不同物种进行训练？

他们训练了一个跨越所有物种的单一模型 —— 而不是每个物种一个模型。

📌 论文中的说法：
“我们从15 个物种中收集了 160,000 个 DNA 序列……并在该数据集上训练了一个单一模型。”

这意味着：

VAE 和 扩散模型 是在整个混合数据集上训练的，所有物种都被合并在一起。
物种标签仅在条件生成实验中使用，在默认设置中不会被使用。

✅ 所以答案是：

问题	答案
他们是为每个物种训练一个模型吗？	❌ 不是
在默认训练期间，他们是否使用物种标签？	❌ 不，除非启用了条件生成
模型是否接触过混合物种的数据？	✅ 是 —— 所有物种同时进行训练

✅ 对于你自己的设置，建议如下

情景	建议设置
你有物种标签	训练一个包含所有数据的单一模型，可选择性地添加标签条件生成
你想要按物种生成	使用同一模型按标签生成，只需按标签过滤即可
你想要公平地评估每个物种	为每个物种分别评估（JSD、基序回忆率等）

你需要帮助在当前的扩散训练管道中启用物种条件生成吗？

对比实验处理

好的，以下是翻译成中文的内容：

太好了 —— 你正在询问如何公正地复现实验并使用自己的数据评估 DiscDiff 。以下是根据论文整理出的包含训练和评估步骤的详细说明。

✅ 如果你有自己的 DNA 数据……

📦 假设你的数据集：

DNA 序列（例如：2048bp，采用 one-hot 编码或 ATGC 格式）。
有或没有标签（例如：物种、组织等）。

🏗️ 第 1 步：训练 VAE

📌 目的：学习将 DNA 压缩到有意义的潜在向量中。

✅ 要做什么

使用你的序列训练 VAE：
```
loss = 重建损失 + β * KL 散度
```
确保 VAE.encode(seq) → 潜在向量 z，并且 VAE.decode(潜在向量 z) → 接近原始 DNA。

✅ 输出

一个预训练的 VAE（vae.pth），它将 DNA 映射到潜在空间。

🌀 第 2 步：训练扩散模型

📌 目的：学习从噪声中采样新的潜在向量 z。

✅ 要做什么

使用 VAE 对真实序列进行编码 → z。
DD通过PM（去噪扩散概率模型）计划添加噪声 → z_t。
使用均方误差损失训练 U-Net 从噪声 z_t 中去噪并恢复到 z₀。

loss = MSE(预测噪声, 真实噪声)

如果你有标签（例如：物种）：

将标签嵌入到 U-Net 中。
作为条件 DDPM 进行训练。

🧪 第 3 步：生成序列以供评估

📌 现在生成合成序列并评估它们与真实序列的接近程度。

✅ 要生成多少？

每个标签生成相同数量的序列，与测试集中的数量一致。例如：

标签（物种）	真实序列数	生成数量
人类	10,000	10,000
小鼠	8,000	8,000
…	…	…

🔁 如果没有标签：生成约10 万个以匹配 DiscDiff 的设置。

📏 第 4 步：评估你的模型

使用与 DiscDiff相同的指标进行公平比较。

指标	描述
k-mer JSD	计算 k-mer 分布（例如：6-mer）并测量与真实的Jensen-Shannon 散度（JSD）
基序回忆率	使用已知 DNA 基序（例如：TATA-box）；检查生成序列中匹配的百分比
条件准确性	如果是条件模型：训练分类器从序列中预测标签
重建准确性	从 VAE：它重建原始 DNA 的效果如何

你可以使用以下工具实现：

sklearn.metrics.jensenshannon
基序工具（例如：Bio.motifs，MEME）
序列分类器（例如：CNN）

✅ 总结：流程

表格| 步骤 | 输入 | 使用的模型 | 输出 | 备注 |
| ------------ | ------------------ | -------------- | --------------------------- | ------------------------------------ |
| VAE 训练 | 真实 DNA 序列 | VanillaVAE | vae.pth（z ↔ x） | 标准 VAE 损失 |
| 扩散模型 | VAE 生成的潜在向量 z | U-Net + DDPM | 训练好的去噪器 | 基于噪声的预测均方误差损失 |
| 生成 | 随机噪声 | DDPM + VAE | 合成序列 | 每个噪声 + 标签（如果是条件模型）生成一个序列 |
| 评估 | 生成序列 vs. 真实序列 | — | JSD，基序回忆率，准确性 | 按标签和总体进行比较 |

你需要一个可复现的评估脚本还是用于 JSD 和基序回忆率的指标工具包？

无lable引导

好的，这段内容的中文翻译如下：

非常棒的问题。根据您的代码结构和，以下是明确的答案：

✅ 该扩散模型是否使用标签（例如，物种）来指导生成？

❌ 不 — 您当前的扩散管道中没有使用任何标签条件。

📌 您代码中的证据

未向 U-Net 或调度器传递任何标签输入：
```
noise_pred = model(noisy_images, timesteps)
```
没有传递任何 condition 或 label 参数。
未构建任何分类器自由引导或条件嵌入。
在生成管道（DDPMDNAPipeline）中，只使用了 vae 和噪声调度器 — 再次说明，没有 label。

🧠 若要实现条件扩散需要什么？

要使模型支持基于标签的条件生成，您需要：

步骤	需求
1️⃣	创建标签嵌入（例如，物种 → 向量）
2️⃣	将标签嵌入注入到 U-Net 中（例如，通过 FiLM、交叉注意力机制或拼接）
3️⃣	使用真实的 (z, label) 对进行训练
4️⃣	使用分类器自由引导（可选）

✅ 最终答案

您当前的扩散模型是无条件的。
它仅基于潜在空间中的随机噪声生成序列。
要支持基于标签的条件生成（例如，按物种生成），您需要修改训练和 U-Net 输入逻辑。

您是否需要帮助修改此代码以支持条件扩散（例如，通过物种标签引导生成）？

如果您对翻译有任何疑问或需要进一步帮助，请随时告诉我！

diffuison训练模块

这段内容的中文翻译如下：

是的——这个脚本确实包含并训练了扩散模型。以下是清晰的分解，以回答您的问题并解释其工作原理：

✅ 该代码是否使用扩散？

✅ 是的，100%。这个脚本是扩散模型训练循环，在 VAE 预训练之后进行。

✅ 涉及哪些组件？

组件	是否使用	描述
VAE	✅ 是	已预训练。将 DNA 序列编码为潜在表示 `z`（类似图像的嵌入）。
Diffusion	✅ 是	在潜在空间中训练一个DDPM（去噪扩散概率模型）。
U-Net	✅ 是	去噪网络。学习从潜在表示 `z_t` → `z_0` 反转噪声。
Scheduler	✅ 是	使用 🤗 diffusers 中的 `DDPMScheduler` 来控制噪声计划。

✅ 扩散模型的训练方式（总结）

输入 DNA → VAE.encode() → 采样得到潜在表示 z。
使用调度程序向 z 添加高斯噪声。
为每个样本随机采样一个时间步长 t。

训练U-Net以预测添加的噪声 ε：

noise_pred = model(noisy_images, timesteps)[0]
loss = F.mse_loss(noise_pred, noise)

使用标准DDPM 损失优化 U-Net。

✅ 生成过程

在生成时（在 evaluate() 中）：

从潜在空间的 N(0, I) 中采样噪声。
使用 pipe() 运行逆向扩散过程，使用 U-Net。

获取去噪后的潜在表示 z₀，并使用：

vae.decode(z₀) → DNA 序列（独热编码）→ 通过 `tensor_to_dna` 转换为字符串

✅ 最终总结

功能	是否使用于本脚本
训练 VAE	❌（仅加载预训练权重）
训练扩散模型（DDPM + U-Net）	✅ 是
使用高斯噪声计划	✅ 是，通过 `DDPMScheduler`
从噪声中采样完整序列	✅ 是
在 VAE 潜在空间中运行	✅ 是

您是否需要展示 VAE + Diffusion 如何结合用于训练和生成的图表或流程图？

如果您对翻译的内容有任何疑问或需要进一步的帮助，请告诉我！

以下是关于 DiscDiff 训练逻辑的三个问题的清晰解答：

✅ 1. DiscDiff 在训练期间是否有两种损失（VAE + 扩散）？

是的，完全正确：

损失名称	适用部分	作用
VAE 损失	VAE 编码器和解码器	学习紧凑的潜在空间并重建输入序列
扩散损失	去噪网络	学习如何在潜在空间中将 `z_t` 去噪回 `z`

训练期间的总损失：

\[\mathcal{L}_{\text{total}} = \mathcal{L}_{\text{VAE}} + \mathcal{L}_{\text{Diffusion}} \]

✅ 2. 每种损失的目的是什么？

VAE 损失：
- 包括：
  - 重构损失（例如，输入和输出 DNA 序列之间的交叉熵）
  - KL 散度，将 q(z|x) 正则化为 N(0, I)
- 🔍 作用：使编码器输出的潜在变量：
  - 信息丰富（便于解码回 DNA）
  - 类高斯分布（便于生成时的采样）
扩散损失：
- 典型的评分匹配损失：

\[\mathbb{E}_{z, \epsilon, t} \left\| \epsilon_\theta(z_t, t) - \epsilon \right\|^2 \]

其中：
- z_t = z + noise 是一个带噪的潜在变量
- ε_θ 尝试预测添加的噪声
🔍 作用：教会模型如何在潜在空间中去噪
- 使得从纯噪声中生成序列成为可能

✅ 3. 使用的解码器是什么？它也是 VAE 的一部分吗？

是的，扩散之后使用的解码器是VAE 解码器。

VAE 是一个标准的序列自编码器：
- 编码器：将 DNA 序列映射到潜在 z
- 解码器：将潜在 z 映射回 DNA 标记
在扩散模型生成最终潜在向量 z₀ 后，该向量被传递给VAE 解码器以生成离散的 DNA 序列：

\[z_0 \xrightarrow{\text{VAE decoder}} \hat{x}_{\text{DNA}} \]

✅ 最终总结

问题	答案
训练中使用两种损失吗？	✅ 是 — VAE 损失 + 扩散损失
每种损失的作用是什么？	VAE：潜在结构 + 重构；扩散：学习去噪
扩散后使用的解码器是什么？	✅ VAE 解码器，它将潜在 `z₀` 映射到符号 DNA 序列

如果您希望查看完整的训练伪代码或可视化框图，请告诉我。

以下是对于 “z_t + 条件是否使用真实序列嵌入” 这一问题的精准回答的中文翻译：

很好的问题 — 下面让我们精准地回答它。

❓ `z_t + condition` 是否使用真实序列嵌入？

不，在生成时不会使用真实序列的嵌入。

让我们按阶段分解：

✅ 在训练期间

您有真实序列 x（例如，“ATGCGT...”）。
您使用 VAE 编码器 对 x 进行编码 → 潜在向量 z。
然后您向 z 中添加噪声 → z_t。
您训练扩散模型以在给定期条件（例如物种标签）的情况下对 z_t 去噪。
所以在这里：
- z_t 来自一个真实序列。
- 条件是物种标签。
- 训练损失 = 将 z_t 去噪 → 原始 z。

✅ 是的，真实序列用于生成训练示例 z_t。

🚫 在生成（推理）期间

您没有任何真实序列。
您采样随机噪声 z_T ~ N(0, I)。
您仅提供条件标签（例如，“智人”）。
扩散模型仅使用标签（而不是任何序列）将 z_T → z₀ 去噪。
然后将 z₀ 传递给 VAE 解码器 → 生成 DNA。

✅ 不，这里不使用真实序列或它们的嵌入。

✅ 最终答案

阶段	是否使用真实序列嵌入？	解释
训练	✅ 是	用于生成 `z` 和 `z_t` 的真实序列
生成	❌ 否	仅使用标签 + 随机噪声

如果您希望将其转换为伪代码或流程图，请告知我。

以下是关于 DiscDiff 训练和生成流程的详细解释的中文翻译：

您正在请求对 DiscDiff 中训练流程的清晰、结构化解释，特别是：

真实序列扮演什么角色？
每个模块（VAE、扩散）的作用是什么？
条件生成是如何融入的（例如物种标签）？
如何鼓励生成有意义的序列？

✅ DiscDiff 训练 + 生成流程的逐步概述

步骤	组件	输入	输出	作用
1️⃣	训练数据集	真实 DNA 序列（例如 16 万个）	序列 + 可选标签	数据基础：真实 DNA + 条件（例如物种）
2️⃣	VAE 编码器	DNA 序列（例如 2048 个碱基对）	潜在向量 `z` ∈ ℝ^d	学习能够编码 DNA 语义的连续潜在空间
3️⃣	扩散（正向）	潜在 `z` + 随机噪声	带噪潜在变量 `z_t`	模拟损坏过程，以学习去噪过程
4️⃣	扩散（反向）	带噪潜在变量 `z_t` + 条件	去噪后的潜在变量 `z_0`	学习如何逆转噪声并恢复有意义的潜在变量
5️⃣	VAE 解码器	去噪后的潜在变量 `z_0`	重建的 DNA 序列	将潜在变量解码回符号序列

✅ 训练目标（损失函数）

模块	损失函数	目标
VAE	重构损失 + KL 散度	确保 `z` 能够捕捉到有意义的 DNA 模式
扩散	去噪评分匹配损失：`L2(ε_pred - ε_true)`	学习如何对潜在表示去噪
（可选）无分类器引导	在训练期间对条件进行dropout	启用带条件的生成（例如物种）

✅ 条件生成解释

训练时：
- 您使用 (序列，条件) 对进行训练，例如：
  - ("ATG...CGT", 智人)
  - ("GCA...TAA", 果蝇)
推理（生成）时：
- 您采样随机噪声 z_T，并仅提供标签（例如 “智人”）。
- 模型在生成过程中从未见过真实序列，仅从其潜在分布和训练期间的条件标签中学习。

✅ 关系总结

[真实序列] --(VAE 编码)--> [潜在 z]
       ↓                            ↓
[可选标签（例如物种）]   [z_t ~ 带噪潜在变量]

[潜在 z_t + 条件] --(扩散反向)--> [去噪后的 z_0] --(解码器)--> [生成的 DNA]

训练损失：VAE 损失 + 扩散去噪损失

✅ 如何确保生成序列为有意义的

VAE 确保对真实序列的压缩 / 解压缩，因此潜在代码具有结构。
扩散学习对这些结构化的潜在代码去噪，而不仅仅是随机噪声。
条件标签注入物种特定的偏差，即使它们是可选的。
评估指标（基序召回率、分类器准确率） 验证生成的 DNA 是真实且符合条件的。

您需要一张总结这个架构的示意图吗？

评估

好的，以下是您提供的关于 DiscDiff 的内容的中文翻译：

感谢您的澄清。您问的是：

对于每个输入（例如，一个真实的序列或条件），会生成多少个序列，以及评估指标是针对每个序列计算还是在整个集合上计算？

✅ 生成粒度

DiscDiff 是一个潜在扩散模型，因此：

在训练期间：
- 它使用许多真实的 DNA 序列来学习潜在分布。
- 每个训练样本贡献一个潜在向量 z 和一个重构目标。
在生成 / 推理期间：
- 您从先验分布中采样随机噪声（不是从特定输入中采样）。
- 如果是条件生成，则需要提供类别标签（例如物种）作为输入。
- 每次生成仅产生一个序列。

✅ 所以：1 个噪声向量 + 可选标签 → 1 个 DNA 序列

✅ 指标评估

指标是在整个生成序列集上进行评估，而不是针对单个样本：

指标	计算范围...
k-mer JSD	整个生成集与真实集之间
基序召回率	所有生成序列中的匹配数与真实序列中的匹配数之间
条件分类器 AUC/acc	具有该标签的所有生成序列

示例：

如果您生成了 10 万个序列（例如，针对 “智人”）：

k-mer JSD 是在全部 10 万个生成序列与真实人类序列之间计算的。
基序召回率检查 TATA - 框等在整个 10 万个生成序列中出现的频率。
分类器准确率检查预训练模型从 10 万个生成序列中预测出 “智人” 的频率。

✅ 总结

1 个输入噪声向量 → 1 个 DNA 序列。
评估不是针对单个序列，而是在整个生成数据集上进行聚合。

如果您需要我帮助为自己的 DNA 序列模型复制这样的评估代码，请告诉我。

您正在使用独热编码序列（长度补全为 2048）训练一个变分自编码器（VAE），用于DNA序列重建 。以下是详细说明：

✅ 📌 任务：

DNA序列自编码

输入： 形状为 [B, 2048, 4] 的独热编码序列，其中 B 是批量大小，2048 是补全后的长度。
目标： 通过潜在嵌入重建相同的序列，即 reconstructed ≈ original（重建序列近似于原始序列）。
架构：
- 编码器：DNAEncoder → CNN（卷积神经网络）模块 → DiagonalGaussianDistribution（学习均值和标准差）
- 解码器：z ~ N(μ, σ) → CNN → DNADecoder
- 模型学习对 DNA 序列进行压缩和重建。

🔍 损失函数

loss = cross_entropy + β * KL

这是一个VAE 损失函数，由以下部分组成：

组件	描述
重建损失	`cross_entropy_prob(predicted, input)` → 对 4 种核苷酸的软独热编码交叉熵
KL 散度	`dist.kl().sum()` — 学习后的后验分布与标准高斯分布之间的 KL 散度
β (kld_weight)	从 `StepBetaScheduler` 中逐渐增加的 KL 权重，随训练轮数增加而变化

⚠ 注意：未对填充位点进行掩码处理，因此模型将填充的 N（即 [0.25, 0.25, 0.25, 0.25]）视为真实数据处理。

🧠 总结

组件	作用
`VanillaVAE`	压缩和重建填充后的 DNA 序列
任务	长 DNA（2048 个标记）的去噪自编码
输入	填充后的独热编码序列，形状 `[B, 2048, 4]`
输出	同样形状；模型对其进行重建
损失	交叉熵 + KL 散度
β 调度器	在训练过程中逐渐增加 KL 项

您需要这个模型流程的视觉块图吗？

如果您还需要其他内容的翻译或有进一步的问题，请随时告诉我！

数据读取

好的，这段内容的中文翻译如下：

是的——这行代码：

dataset = OHEDataset(data_path=self.data_path)

调用了 OHEDataset 类的构造函数，该类定义如下：

class OHEDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path, transform=None):
        self.data_path = data_path
        self.transform = transform

        self.labels = torch.load(self.data_path)
        print(f"data loaded!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!{self.labels.shape}")

✅ 这里发生了什么？

🔹 步骤分解：

self.data_path 指向一个 .pt 或 .pth 文件（即序列化的 PyTorch 张量文件）。
torch.load(self.data_path) 将该文件读取到 self.labels 中。
- 期望该文件包含一个形状为 [N, 2048, 4] 的张量，其中：
  - N：序列数量（如 39,783）
  - 2048：序列长度
  - 4：A、U、G、C 的独热编码向量
数据集以整个张量作为其存储后端。
数据集在 __getitem__ 中返回 self.labels[index]，这是一个形状为 [2048, 4] 的 torch.Tensor。

🧪 `.pt` 文件中有什么？

.pt 文件可能是这样创建的：

all_encoded = []  # [2048, 4] 张量列表
for seq in rna_sequences:
    vec = one_hot_encode(seq, max_len=2048)
    all_encoded.append(vec)

data_tensor = torch.stack(all_encoded)  # 形状：[N, 2048, 4]
torch.save(data_tensor, "rna_sequences.pt")

因此，torch.load("rna_sequences.pt") 提供了您在 OHEDataset 中使用的内容。

🔍 总结

行代码	操作
`dataset = OHEDataset(data_path=self.data_path)`	将 `self.data_path` 处的张量文件加载到内存中
`self.labels = torch.load(...)`	张量形状 `[N, 2048, 4]`
`__getitem__`	返回形状为 `[2048, 4]` 的单个 RNA 序列张量
`DataLoader`	将其批量化为 `[B, 2048, 4]`

您需要一个从 FASTA 序列或 RNA 字符串生成此类 .pt 文件的代码片段吗？

如果您有其他问题或需要进一步的翻译帮助，请随时告诉我！

好的，下面是这段内容的中文翻译：

是的——大小为 torch.Size([39783, 2048, 4]) 的张量具有以下解释：

✅ 张量形状解释

维度	大小	含义
`[0]`	`39783`	RNA序列数量（样本数）
`[1]`	`2048`	序列长度（每个序列的位点数）
`[2]`	`4`	每个核苷酸的通道 — 独热编码

✅ 详细含义

每个序列表示为一个 2048 × 4 的矩阵：

对于 2048 个核苷酸位点中的每一个，4 维向量是核苷酸 A/U/G/C 的 独热编码 或 软概率 向量：
- [1, 0, 0, 0] → A
- [0, 1, 0, 0] → U
- [0, 0, 1, 0] → G
- [0, 0, 0, 1] → C
- [0.25, 0.25, 0.25, 0.25] → “N” 或未知碱基（如果使用）

所以：

dataset[i] 是形状为 [2048, 4] 的张量
整个数据集中包含 39783 个这样的序列

✅ 在模型中的使用

您的模型期望输入形状为 [B, 2048, 4] — 当您使用 DataLoader 批量加载数据时，这与之完全匹配。

您想解码并可视化一个序列以确认它是有效的 RNA 吗？

请问您对翻译内容是否满意？如果您还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

区别

RNA的核苷酸与抗体链的残基存在以下区别：

组成成分

RNA的核苷酸 ：由核糖、磷酸和含氮碱基组成，含氮碱基包括腺嘌呤、鸟嘌呤、胞嘧啶和尿嘧啶。
抗体链的残基 ：由氨基酸组成，每种氨基酸都有特定的侧链基团，赋予抗体链不同的化学性质和结构特征。

连接方式

RNA的核苷酸 ：通过 3'→5' 磷酸二酯键连接形成 RNA 链。
抗体链的残基 ：通过肽键连接形成多肽链，进而折叠形成具有复杂三维结构的抗体分子。

结构与功能

RNA的核苷酸 ：RNA 为单链结构，可通过自身折叠形成局部双螺旋、突起、发夹环等二级结构，其功能多样，如 mRNA 作为蛋白质合成的模板，tRNA 在蛋白质合成中转运氨基酸，rRNA 构成核糖体的组成部分并催化肽键形成。
抗体链的残基 ：抗体链的残基通过特定的排列顺序和空间结构形成抗原结合位点，能够特异性地识别和结合相应的抗原，发挥免疫防御作用。

稳定性

RNA的核苷酸 ：RNA 中的核糖在 2' 位有一个羟基，使得 RNA 容易受到碱水解，稳定性较低。
抗体链的残基 ：抗体分子由氨基酸组成，相对更稳定，但在某些条件下也可能发生变性或降解。

遗传信息

RNA的核苷酸 ：RNA 的核苷酸序列携带遗传信息，用于指导蛋白质合成。
抗体链的残基 ：抗体链的残基序列是由遗传信息编码的，但其本身不携带遗传信息。

RNA的核苷酸和抗体链的残基的基本单位都可以看作是分子。在生物学中，分子是具有特定结构和功能的化学单位。RNA的核苷酸是由核糖、磷酸和含氮碱基组成的分子，而抗体链的残基是由氨基酸组成的分子。

posted @ 2025-05-05 04:23 GraphL 阅读(59) 评论(0) 收藏举报

刷新页面返回顶部

csjywu01

DNA和RNA

标签问题

✅ 在 DiscDiff 论文中，如何对不同物种进行训练？

✅ 所以答案是：

✅ 对于你自己的设置，建议如下

对比实验处理

✅ 如果你有自己的 DNA 数据……

📦 假设你的数据集：

🏗️ 第 1 步：训练 VAE

✅ 要做什么

✅ 输出

🌀 第 2 步：训练扩散模型

✅ 要做什么

如果你有标签（例如：物种）：

🧪 第 3 步：生成序列以供评估

✅ 要生成多少？

📏 第 4 步：评估你的模型

✅ 总结：流程

无lable引导

✅ 该扩散模型是否使用标签（例如，物种）来指导生成？

📌 您代码中的证据

🧠 若要实现条件扩散需要什么？

✅ 最终答案

diffuison训练模块

✅ 该代码是否使用扩散？

✅ 涉及哪些组件？

✅ 扩散模型的训练方式（总结）

✅ 生成过程

✅ 最终总结

✅ 1. DiscDiff 在训练期间是否有两种损失（VAE + 扩散）？

✅ 2. 每种损失的目的是什么？

✅ 3. 使用的解码器是什么？它也是 VAE 的一部分吗？

✅ 最终总结

❓ z_t + condition 是否使用真实序列嵌入？

✅ 在训练期间

🚫 在生成（推理）期间

✅ 最终答案

✅ DiscDiff 训练 + 生成流程的逐步概述

✅ 训练目标（损失函数）

✅ 条件生成解释

✅ 关系总结

✅ 如何确保生成序列为有意义的

评估

✅ 生成粒度

✅ 指标评估

示例：

✅ 总结

✅ 📌 任务：

DNA序列自编码

🔍 损失函数

🧠 总结

数据读取

✅ 这里发生了什么？

🔹 步骤分解：

🧪 .pt 文件中有什么？

🔍 总结

✅ 张量形状解释

✅ 详细含义

✅ 在模型中的使用

区别

组成成分

连接方式

结构与功能

稳定性

遗传信息

RNA的核苷酸和抗体链的残基的基本单位都可以看作是分子。在生物学中，分子是具有特定结构和功能的化学单位。RNA的核苷酸是由核糖、磷酸和含氮碱基组成的分子，而抗体链的残基是由氨基酸组成的分子。

公告

❓ `z_t + condition` 是否使用真实序列嵌入？

🧪 `.pt` 文件中有什么？