预测基因组变异的效应是一个研究热点。随着全基因组测序技术的普及，我们积累了海量的基因组数据，但如何准确解读这些变异的生物学意义，尤其是非编码区变异的功能，仍然是一个巨大的挑战。 为...

在生物信息学领域，随着生物数据的爆炸性增长，分析流程的复杂性也在不断增加。传统的生物信息学工具和流程往往依赖于大量的手动操作，这不仅效率低下，而且难以扩展。近年来，基于大型语言模型...

近年来，人工智能（AI）技术，尤其是大语言模型（LLMs），在医学领域取得了显著进展。这些模型在静态医疗问答任务中表现优异，甚至在某些情况下能够媲美人类专家。然而，医学诊断并非单一静态的...

随着大语言模型（LLMs）技术的飞速发展，其在自然语言处理（NLP）领域的成功应用逐渐扩展到了生物信息学领域。生物信息学作为一个跨学科的领域，涉及基因组学、蛋白质组学、药物发现等多个方向...

引言 近年来，生成式人工智能尤其是大语言模型（LLM）取得了显著进展，但在生物医学研究中的应用仍处于起步阶段。目前，生物医学研究工作者使用LLM主要有两种途径：一是大型企业提供的商业平台...

引言 癌症研究中，实验模型如癌细胞系和患者源性异种移植模型（PTX）一直是科学家们探索癌症生物学和开发治疗手段的重要工具。然而，这些模型与实际临床肿瘤之间存在显著差异，特别是在基因表达...

预训练语言模型（如BERT、GPT等）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域取得了显著进展，其在多种语言任务中的表现令人瞩目。这一成功激发了基因组学领域的研究者们尝试开发...

引言：单细胞组学的挑战与最优运输的潜力 单细胞多组学技术（如scRNA-seq、空间转录组）为解析细胞异质性和组织动态提供了前所未有的分辨率。然而，实验技术的局限性导致细胞在天然时空背景下的...

生物信息学作为一个数据密集型和跨学科的领域，涵盖了从基因组测序到蛋白质结构预测等多种复杂任务。然而，构建和优化这些任务所需的分析流程通常需要跨多个学科的专业知识，这对研究人员提出了...

随着基因测序技术的飞速发展，我们面临着一个巨大的挑战：如何高效地处理和分析海量的基因组数据。 2025年1月21日，发表在《Nature Communications》上的一篇论文提出了一个名为“稀疏化基因组...

在计算生物学和生物信息学领域，机器学习技术正迅速改变着我们对生物系统的研究方式。然而，随着模型复杂度的增加，如何解释这些模型的行为并从中提取生物学意义，成为了一个亟待解决的问题。 ...

近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了巨大进展，极大地提升了人机交互的效率和精准度。而在计算生物学中，蛋白质序列被类比为自然语言，基于此的蛋白质大语言模型（PLLMs）也应...