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DNABERT

DNABERT:用于基因组DNA语言处理的双向编码器模型

DNABERT提供完整的源码、使用示例、预训练和微调模型,适用于各类基因组DNA语言处理任务。该项目利用Huggingface的扩展工具,增添了多任务支持和高效的可视化功能。最新版DNABERT-2不仅提升了多物种基因组的处理能力,还发布了全面的Genome Understanding Evaluation (GUE)基准测试,涵盖28个数据集。

DNABERT-2-117M - 多物种基因组分析的先进Transformer模型
DNABERT-2GithubHuggingface医学基因组开源项目模型深度学习生物学
DNABERT-2-117M是一个创新的多物种基因组分析工具,基于先进的Transformer架构。它整合了MosaicBERT技术,实现了DNA序列的高效嵌入计算。用户可以通过简单的Python代码调用模型,获取DNA序列的向量表示。这一功能为生物信息学和医学基因组学研究提供了强大支持,有望推动多种基因组分析任务的进展。
DNABERT_2 - 多物种基因组理解基础模型
DNABERT-2Github人工智能基因组开源项目深度学习生物信息学
DNABERT-2是一个针对多物种基因组理解的高效基础模型。该模型在28个GUE基准任务中表现优异,采用BPE替代k-mer标记化,ALiBi代替位置嵌入,并整合多项技术提升效率。DNABERT-2为基因组分析提供了强大工具,可用于序列分类、元素识别和功能预测等多种任务。
GENA_LM - 专为长DNA序列设计的开源基础模型家族
DNA序列GENA-LMGithub基因组学开源项目转化器预训练模型
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。
nucleotide-transformer-v2-500m-multi-species - 基于多物种基因组的大规模DNA语言模型
DNA序列GithubHuggingfaceNucleotide Transformer基因组学开源项目模型生物信息学预训练模型
nucleotide-transformer-v2-500m-multi-species是一个基于850个多物种基因组预训练的5亿参数Transformer模型。该模型利用多样化物种的DNA序列信息,通过掩码语言建模训练,可用于分子表型预测等任务。它采用6-mer标记化方法,结合旋转位置编码和门控线性单元,在900B个标记上训练而成。这一基础模型为基因组学研究提供了有力工具,可应用于多种下游分析。
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。
IgBert - 专注抗体序列分析的预训练语言模型
GithubHuggingfaceIgBert开源项目抗体序列机器学习模型特征提取蛋白质语言模型
IgBert是一个基于大规模抗体序列数据训练的语言模型,通过Observed Antibody Space数据集优化,主要用于分析抗体序列结构。该模型可同时处理抗体的重链和轻链序列,支持批量分析,并能生成序列特征表示。模型集成了序列处理工具,可用于多种抗体序列分析应用场景。
nucleotide-transformer - Transformer驱动的基因组语言及单核苷酸序列分割模型
DNA序列解析GithubNucleotide TransformersSegmentNTgenomics开源项目预训练模型
nucleotide-transformer项目提供了九种预训练基因组语言模型和两种SegmentNT分割模型。基于Transformer的基因组模型综合了3,200个人类基因组和850个不同物种的基因组数据,能够高精度预测分子表型。Agro NT模型专用于农作物基因组,在基因调控和表达预测上表现优异。这些模型可以实现对DNA序列基因组元素的单核苷酸分辨率分割。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
BioGPT - 预训练Transformer模型为生物医学文本提供强大工具
BioGPTGithubTransformer开源项目生物医学文本自然语言处理预训练模型
BioGPT是一个针对生物医学文本的预训练Transformer模型。该模型在关系提取、文档分类和问答等下游任务中表现优异。项目提供预训练模型和特定任务的微调模型,可通过多种渠道获取。BioGPT支持文本生成、特征提取等多种应用场景,为生物医学自然语言处理研究提供了实用工具。
gpn - 基于DNA语言模型的基因组变异效应预测工具
DNA语言模型GPNGithub变异效应预测基因组预训练网络开源项目机器学习
GPN是一个基于DNA语言模型的开源项目,致力于基因组范围内的变异效应预测。项目包括单序列(GPN-SS)和多序列比对(GPN-MSA)两种模型,适用于人类和植物等多个物种的分析。GPN提供Python接口,支持自定义数据训练,并包含从数据集创建到变异效应预测的完整工作流程。这一工具为基因组研究提供了新的分析方法。
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