生物信息与大模型

近期这类综述非常之多，大同小异，记录之，也许会用到图表。

这篇论文的目的是对大型语言模型（LLMs）在生物信息学领域的应用进行系统综述，尤其是在基因组序列建模、RNA结构预测、蛋白质功能推断和单细胞转录组学等方面。随着生物信息学的快速发展，LLMs在处理DNA、RNA和蛋白质等复杂生物数据方面已显示出巨大的潜力。

核心方法论

该综述首先介绍了LLMs的基本概念及其在生物信息学中的应用，特别是当前主流的几种模型结构：编码器模型、解码器模型和编码器-解码器模型。每种模型具有不同的优缺点，适用于生物信息学中的不同任务。

1. 编码器模型：例如BERT基础架构（ProteinBERT等），主要用于表征学习，捕捉输入序列中的上下文依赖性。它们通过双向自注意力学习丰富的上下文嵌入，非常适合序列分类、基因表达预测和调控元件识别等下游任务。然而，它们在生成任务上存在局限性，因为缺乏自回归解码机制。

2. 解码器模型：以GPT为基础的架构（如ProGen2和Evo），以自回归的方式生成输出，适合序列生成、结构预测和功能注释等任务。这些模型在生物信息学中具有重要应用，尤其是在需要de novo序列合成和预测建模的场合。但它们对长期双向依赖关系的捕获有限，并且在专业任务的微调上需要大量的数据和计算资源。

3. 编码器-解码器模型：如基于T5和transformer的架构（例如RoseTTAFold），设计用于序列到序列的任务，将输入序列转换为输出序列。这种架构特别适合涉及不同生物学模态之间映射的任务，如基因表达预测和多组学数据整合。

图1 对生物信息学中大型语言模型（LLM）的发展和应用的概述，涵盖DNA、RNA、蛋白质和单细胞RNA（scRNA）等领域。

表1 按架构、数据集、任务和应用领域分类的生物信息学中代表性大型语言模型（LLM）的概述。

案例研究与应用

在基因组领域，LLMs被用于DNA序列分析和突变影响的预测。举例来说，模型如DNABERT利用双向编码器表示，将全局和可转移的基因组DNA序列理解结合在一起，经过微调后可应用于预测核心启动子区域、识别转录因子结合位点等任务。

RNA相关的研究中，RNA结构预测面临挑战，但是结合深度学习的方法（如RhoFold+）已经显著提高了预测的准确性。RNA-GPT则是一个基于多模态RNA聊天模型，通过结合用户上传的RNA序列与现有RNA文献，提供准确的功能注释。

在蛋白质研究中，模型如AlphaFold及其继承者AlphaFold3，通过深度学习进行蛋白质三维结构的准确预测，极大影响了结构生物学和药物发现。特定的预训练模型（如ProGen和ProtGPT2）则专注于蛋白质序列的生成与设计，展示了在发现新蛋白质区域方面的潜力。

未来方向与挑战

文章还讨论了在生物信息学中应用LLMs所面临的几大关键挑战，包括数据稀缺性、计算复杂性和跨组学整合的需求。具体来说，生物模型所需的高质量数据依然稀缺，同时LLM的训练和推理需要强大的计算资源，这使得许多研究人员难以获取。

在未来，研究应致力于开发高效、可解释和多模态的LLM架构，以更好地应对生物信息学中的复杂挑战。例如，结合图神经网络和知识图谱的混合AI模型有望提高生物学推理能力；而设计具有多模态学习能力的模型则可以改善对多组学数据的整合。

综上所述，该论文提供了一个关于大型语言模型在生物信息学应用的详细综述，对当前技术现状及未来发展方向展开了深入的分析。通过不断解决这些挑战，有望推动基因组学和精准医学的重大突破。

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