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GPT系列的成功证明，GPT可以从序列中提取一般信息，从而使所有下游任务受益。这促使我们使用预训练的模型来探索DNA序列中的隐藏信息。但是，DNA序列分析中的数据和任务需求是复杂性和多样性，因为DNA相关数据包括不同类型的信息，例如序列，表达水平等，而目前尚无专门为这些特征设计的模型。在此，我们提出了DNAGPT，这是一种从9种的超过100亿个碱基对进行预训练的广义基础模型，可以对任何DNA序列分析任务进行微调。我们的模型可以同时处理或输出DNA序列和数字。此外，我们独特的令牌设计使用户可以根据自己的任务要求设计提示，从而适用于任何类型的任务。我们已经评估了我们的分类，回归和生成任务的模型。我们证明了DNAGPT受益于预训练，因此可以为任何下游任务带来绩效提高。我们的模型不仅是基因组分析领域的新尝试，而且为在生物学中应用基础模型提供了新的方向。
非人类灵长类动物的深脑区域中远程控制的药物释放
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