在生物学研究的前沿,一个名为DNA-Diffusion的创新项目正在利用人工智能技术探索基因调控的奥秘。这个由Pinello实验室领导的开源项目,旨在利用扩散概率模型(diffusion probabilistic models)来生成和分析DNA调控序列,为理解基因表达调控机制开辟了新的途径。
人类基因组计划揭示了人类基因组的全貌,但基因组中大量的非编码DNA序列如何调控基因表达,仍是一个待解之谜。许多人类疾病都与基因表达失调有关,因此能够精确控制调控元件的行为,有望为纠正疾病相关的基因失调提供新的治疗方法。
DNA-Diffusion项目的目标是利用大规模数据驱动的方法,学习和应用调控元件序列背后的规则。项目利用最新的生成模型技术,特别是扩散模型,来模拟和生成DNA调控序列。
扩散模型是一类强大的生成模型,在图像生成(如Stable Diffusion、DALL-E)和音乐生成等领域取得了出色的成果。DNA-Diffusion项目将这一技术引入基因组学领域,旨在开发能够生成细胞类型特异性或上下文特异性DNA序列的模型。
例如,该模型有望根据输入的文本提示生成具有特定调控特性的DNA序列,如:
项目采用Chen、Zhang和Hinton提出的Bit Diffusion模型作为基础架构。这是一种使用连续扩散模型生成离散数据的通用方法。研究团队计划在此基础上构建引导扩散(guided diffusion)模型,以便在训练过程中融入生物学信息,如细胞类型、染色质状态等。
项目使用了多个重要的基因组数据集,包括:
基于这些数据,项目开发了能够生成200bp长度DNA序列的模型,并计划进一步扩展模型以生成完整的调控区域(增强子+基因启动子对)。
DNA-Diffusion项目有望在以下方面产生重要影响:
目前,研究团队已经成功使用Bit Diffusion模型重构了200bp长度的序列,这些序列在基序组成上与训练数据非常相似。下一步,他们计划将细胞条件变量引入模型,以研究不同调控区域如何依赖于细胞特异性上下文。
未来,项目还将探索生成更长的调控序列,并通过体内实验验证合成增强子在生物系统中调节转录动态的能力。
DNA-Diffusion是一个开源项目,欢迎各界研究者参与贡献。项目在GitHub上公开了源代码,并提供了详细的文档说明如何使用和贡献代码。研究团队还在Discord平台上建立了交流频道,方便感兴趣的研究者加入讨论。
通过这种开放合作的模式,DNA-Diffusion项目希望汇集全球研究者的智慧,共同推动基因调控研究的进步。随着项目的深入开展,它有望为理解和操控基因表达提供强大的新工具,为生物医学研究和精准医疗开辟新的前景。
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