生命科学，作为探索生命现象和生物体的学科，一直以来都是人类追求知识的重要领域。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，生命科学领域迎来了前所未有的机遇。本文将深入探讨三大模型——基因基础大模型、蛋白质基础大模型和基因组基础大模型，它们如何共同塑造生命科学的新篇章。
一、基因基础大模型：解码生命密码
基因基础大模型，如GeneCompass，是生命科学领域的一项重要突破。该模型集成了人和小鼠超过1.26亿个单细胞的转录组数据，融合了包括启动子序列和基因共表达关系等四种先验知识，基础模型参数量达到1.3亿。通过全景式学习理解，GeneCompass实现了对基因表达调控规律的全景式学习理解，支持细胞状态变化预测及多种生命过程的精准分析。
1.1 基因表达调控规律的学习
GeneCompass通过学习基因表达调控规律，揭示了基因在不同细胞状态下的表达模式。这对于理解细胞分化、发育和疾病发生机制具有重要意义。
1.2 细胞状态变化预测
GeneCompass能够预测细胞状态变化，为细胞生物学研究提供了新的视角。通过预测细胞命运，研究人员可以更好地理解细胞分化、发育和疾病发生过程。
二、蛋白质基础大模型：解码生命语言
蛋白质基础大模型，如百图生科xTrimo，以蛋白质为中心，构建生命科学的基础模型。该模型从跨物种、跨模态的生命信息中学习蛋白质如何构成和实现功能、如何相互作用、如何组合和调控细胞功能的关键规律。
2.1 蛋白质构成和功能学习
蛋白质基础大模型通过学习蛋白质的构成和功能，揭示了蛋白质在生命活动中的重要作用。这对于理解蛋白质折叠、酶活性调控和信号传导等过程具有重要意义。
2.2 蛋白质相互作用学习
蛋白质基础大模型能够学习蛋白质之间的相互作用，为研究蛋白质网络和细胞功能提供了新的方法。通过分析蛋白质相互作用，研究人员可以更好地理解细胞信号传导、代谢调控和疾病发生机制。
三、基因组基础大模型：解码生命“密码全书”
基因组基础大模型，如Evo，是一个能够解码和设计DNA、RNA和蛋白质序列的大规模基因组基础模型。该模型基于3000亿DNA token训练，能够在长序列的单碱基分辨率下进行预测和生成。
3.1 跨物种基因预测
Evo在跨物种基因预测上取得了超越特定模型的表现。这为研究生物进化、物种形成和基因功能提供了新的工具。
3.2 基因组设计
Evo能够生成完整的基因组序列，为基因组设计、药物开发和生物工程领域提供了新的可能性。通过设计具有特定功能的基因组，研究人员可以探索生命科学的未知领域。
四、总结
基因基础大模型、蛋白质基础大模型和基因组基础大模型，这三大模型共同塑造了生命科学的新篇章。它们为破解生命奥秘提供了强大的工具，推动了生命科学的发展。在未来的研究中，这些模型将继续发挥重要作用，为人类健康和社会可持续发展做出贡献。