换一批大语言模型在合成生物学中的应用进展与挑战
Advances and challenges in the application of large language models in synthetic biology
摘要合成生物学作为基于工程化理念的生命系统工程设计学科,其核心挑战在于基于工程化原理,"由下至上"建立由基因元件组装而成的各种生物功能模块和系统,并建立序列-功能映射的预测模型.大语言模型(large language models,LLMs)凭借其自监督预训练机制与注意力架构优势,通过解析DNA/RNA序列中的语法规则与语义特征,在从基因元件到基因组系统的多个微观层次,为生物序列的跨尺度建模提供了新工具.本综述聚焦LLMs如何辅助解决合成生物学中的关键设计难题,系统地综述了 LLMs在合成生物学中的创新应用,系统梳理了其在基因元件、基因线路、基因簇重构、基因组等多个层次的研究进展,并探讨其如何与传统模型及工程化方法结合,共同提升面向模块化生命系统构建的理性设计能力,并分析当前面临的挑战与未来发展方向.
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关键词
合成生物学多模态大语言模型模块化设计基因线路虚拟细胞synthetic biologymultimodal large language modelmodular designgenetic circuitsvirtual cell
分类号
Q819（生物工程应用）TP18
栏目名称
DOI
10.13376/j.cbls/2025156
发布时间
2026-02-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家重点研发计划（2025YFA0923100）
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