阿里联手中科大与港科大发布长上下文基因组基础模型GENERator

在基因组学领域，随着DNA测序技术的飞速发展，我们已经能够以前所未有的速度和精度解析生物的基因组序列。然而，如何准确预测和解读这些序列的功能，依然是一个巨大的挑战。

最近，一篇题为《Generator: A Long-Context Generative Genomic Foundation Model》的研究论文提出了一种名为“Generator”的新型基因组学基础模型。该研究由阿里巴巴云的Apsara Lab联合中国科学技术大学、香港科技大学等机构共同完成，它在长文本生成和基因组解读方面展现出了卓越的性能。

背景：基因组学与语言模型的结合

基因组学是研究生物基因组结构、功能及其演化规律的学科。生物的基因组包含了其全部遗传信息，这些信息以DNA序列的形式存储。解读这些序列，尤其是理解它们如何指导蛋白质合成、调控基因表达以及影响生物性状，是基因组学的核心任务。然而，基因组序列的复杂性使得这一任务异常艰巨。

近年来，随着自然语言处理（NLP）领域的发展，大型语言模型（LLMs）在文本生成和理解方面取得了巨大成功。这启发了科学家们尝试将类似的技术应用于基因组学。基因组序列可以被视为一种特殊的“生物语言”，其中的碱基（A、T、C、G）组成了“词汇”，而基因和调控元件则是“句子”和“段落”。通过训练语言模型来理解和生成这种“生物语言”，我们可以更好地解读基因组的功能。

Generator模型：创新与突破

Generator模型正是基于这种理念而开发的。它采用了Transformer解码器架构，并在大规模的真核生物DNA数据集上进行了预训练。这些数据集包含了3860亿个碱基对，涵盖了广泛的生物种类和基因类型。通过这种方式，Generator模型能够学习到基因组序列的复杂模式和语义信息。

与以往的基因组语言模型相比，Generator具有几个显著的优势。首先，它的上下文长度达到了98,000个碱基对，这使得它能够处理更长的基因组序列，从而更好地捕捉基因组内的长程相互作用。其次，Generator模型拥有12亿个参数，这为其提供了强大的表达能力和学习能力。最后，Generator在多种基准测试中均表现出色，包括基因组序列分类、蛋白质编码序列生成以及启动子序列设计等任务。

模型的关键技术和应用

Generator模型的核心技术之一是其独特的预训练策略。研究者采用了“基因序列训练”方法，专注于基因区域的训练，而不是简单地将整个基因组序列输入模型。这种方法使得模型能够更有效地学习到基因组的功能性区域，从而在下游任务中表现出色。

此外，Generator模型在生成蛋白质编码序列方面也取得了重要进展。通过微调，模型能够生成与已知蛋白质家族结构相似的蛋白质编码序列。这一能力不仅验证了模型对基因组语义的理解，还为蛋白质工程和合成生物学提供了新的工具。

在启动子设计方面，Generator模型同样展现出了巨大的潜力。通过提示响应式生成，模型能够设计出具有特定活性特征的启动子序列。这对于基因表达调控的研究和应用具有重要意义，例如在合成生物学中设计高效的基因表达系统。

研究意义与展望

Generator模型的出现为基因组学研究带来了新的思路和方法。未来，随着模型的进一步优化和扩展，例如纳入原核生物和病毒基因组数据，Generator有望在更广泛的生物医学研究中发挥重要作用。

此外，该研究团队还计划将Generator模型应用于基因注释任务，并开发专门的模型（如Generanno）以提高基因识别的准确性。这些工作将进一步推动基因组学研究的发展，为精准医学和生物技术的进步提供有力支持。

参考

论文： https://arxiv.org/abs/2502.07272

代码： https://generteam.github.io