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GENA_LM

专为长DNA序列设计的开源基础模型家族

GENA-LMDNA序列预训练模型转化器基因组学Github开源项目

GENA-LM是专为长DNA序列设计的开源基础模型家族。它采用BPE分词方法，支持最长36k bp的输入序列，并基于最新T2T人类基因组进行预训练。该项目提供多种预训练模型，包括BERT和BigBird架构，可用于启动子预测和剪接位点识别等多种下游任务。GENA-LM为基因组学研究提供了新的分析工具，促进了DNA序列分析技术的进步。

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介绍相关项目
xgen - 支持8K输入长度的7B长序列模型
7B LLM8K Input Sequence LengthGithubHuggingFace HubSalesforce AI ResearchXGen开源项目
Salesforce AI Research发布了XGen模型系列，支持最长8K输入序列。这些模型包括适用于4K和8K序列长度的基础模型以及经过指令微调的8K模型。模型使用OpenAI的Tiktoken进行分词，并可用于自回归采样。访问HuggingFace Hub获取更多模型详细信息和使用方法。
RNA-FM - 高精度RNA结构和功能预测的解释性基础模型
GithubRNA-FMRNA功能预测RNA结构预测RNA语言模型开源项目预训练模型
RNA-FM是一个基于未注释数据训练的RNA基础模型，在RNA结构预测和功能相关任务中表现出色。项目提供预训练模型和代码，支持RNA嵌入生成和二级结构预测。最新更新包含RNA家族聚类和类型分类教程，以及针对mRNA编码序列的mRNA-FM模型。RNA-FM为RNA研究提供了有力工具，有助于提高RNA结构和功能预测的准确性。
rinalmo - 基于BERT的非编码RNA预训练模型助力RNA结构预测
GithubHuggingfaceRNA模型RiNALMo序列分析开源项目模型深度学习生物信息学
RiNALMo是一种基于BERT架构的非编码RNA预训练语言模型。该模型在3600万条独特ncRNA序列上使用掩码语言建模进行训练，可有效应用于RNA结构预测。模型包含33层、1280个隐藏单元和20个注意力头，总参数量达6.5亿。RiNALMo可用于RNA序列特征提取、序列和核苷酸级别的分类回归任务，以及RNA接触预测等多种下游应用。
genie - 创新算法实现蛋白质从头设计 开源项目助力生物技术突破
GenieGithub开源项目氨基酸残基深度学习等变扩散蛋白质设计
Genie是一个开源的人工智能蛋白质设计项目，利用机器学习算法自动生成新型蛋白质结构。它提供完整的代码库，支持模型训练、结构采样和性能评估。研究人员可使用Genie设计长度为50至128个氨基酸的蛋白质，应用于生物技术、医药研发和材料科学等领域。项目集成了多种评估工具，为蛋白质工程提供了创新解决方案，为研究人员带来新的可能性。
enformer-official-rough - 基于Transformer的神经网络架构实现精准基因表达预测
EnformerGithubHuggingfaceTransformer架构基因表达预测开源项目模型深度学习长程相互作用
Enformer是一个基于Transformer的神经网络架构，能从DNA序列中精确预测基因表达。该模型由Avsec等人在Nature期刊发表，并在DeepMind的GitHub仓库首次公开。本项目将官方权重移植至PyTorch，为基因组学研究提供了有力工具。研究人员可参考enformer-pytorch的使用说明，进行基因表达预测和分析。该模型在整合长程相互作用方面表现出色，大幅提高了基因表达预测的准确性。
gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型，采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署，支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异，并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会，推动AI技术普及。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
prot_bert - BERT蛋白质序列模型助力破解生命密码
GithubHuggingfaceProtBert开源项目掩码语言建模模型氨基酸序列生物信息学蛋白质语言模型
ProtBert是一种基于BERT架构的蛋白质序列预训练语言模型，在2.17亿个蛋白质序列上进行自监督学习。该模型能捕获序列中的关键生物物理特性，可用于蛋白质特征提取或下游任务微调。在二级结构预测和亚细胞定位等任务中表现优异，为解析蛋白质功能提供新工具。ProtBert展现了人工智能在生命科学领域的应用潜力。
evo-1-8k-base - 高效的生物长序列建模与设计的深度信号处理模型
EvoGithubHuggingfaceStripedHyena基因组学开源项目模型模型架构深度信号处理
Evo是一个基于生物的基础模型，通过StripedHyena架构支持长序列建模与设计。Evo拥有7亿参数，可在单核苷酸和字节级别进行建模，并在计算和内存使用上实现接近线性的扩展。Evo-1-8k-base模型适用于8,192上下文长度的分子层面微调，是Evo家族中的第一款产品。此模型不仅支持高效的自动回归生成，还能快速处理长上下文训练和微调，在自然语言和生物序列的大规模数据处理中展示出色的扩展性。作为开源科学的组成部分，该项目提供15个阶段的中间预训练检查点以供研究使用。
LucaOne - 整合核酸和蛋白质语言的通用生物模型
GithubLucaOne下游任务开源项目生物基础模型统一核酸和蛋白质语言预训练任务
LucaOne是一个整合核酸和蛋白质语言处理的生物基础模型。通过多任务预训练，该模型实现了DNA、RNA和蛋白质序列的高效表示学习。在序列分类、结构预测等多个下游任务中，LucaOne展现出优异性能。项目开源了训练数据、代码和预训练模型，为生物信息学研究提供了实用工具。
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