换一批摘要以基因、转录、蛋白质等生命组学为主体的生物大数据快速积累和以深度学习为代表的人工智能技术迅猛发展,催生出各种类别的生物大模型(biological large models).复杂的深度学习架构、巨大的参数量和算力需求、以及海量的预训练数据等是大模型技术的主要特征.预训练数据类别及参数量一定程度上决定了大模型所具备的能力强弱,而不同的模型架构则可支撑不同类别的下游任务.近两年,围绕DNA/RNA/蛋白质等生物序列与单细胞表达图谱等组学数据分析挖掘、大分子结构预测、新型药物设计和功能机制解析等多种应用场景,涌现了多种通用或专用大模型,展示出其在生物医学研究及转化应用等领域的巨大潜力.本文旨在结合不同类别的生物数据特点和研究应用需求,概述生物数据特征及其用于生物大模型训练的技术方法,并进一步综述现有大模型在生物医学研究及疾病诊疗中的应用进展,为提升生物大模型能力、拓展应用范围提供新的思路.
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关键词
生物大模型注意力机制序列分析结构预测功能解读合成设计biological large modelsattention mechanismsequence analysisstructure predic-tionfunctional interpretationsynthetic design
分类号
Q31（遗传与变异）TP39
栏目名称
DOI
10.20059/j.cnki.pps.2025.04.1009
发布时间
2025-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家重大科研仪器研制项目（61927807）
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