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预先训练的大语言模型表明了从DNA序列中提取信息的潜力，但是适应各种任务和数据模式仍然是一个挑战。为了解决这个问题，我们提出了DNAGPT，这是一种对所有哺乳动物的超过2000亿碱基对训练的广义DNA预训练模型。通过使用二进制分类任务（DNA序列顺序）增强经典的GPT模型，一个数值回归任务（鸟嘌呤 - 环胞嘧啶内容预测）以及全面的令牌语言，DNAGPT可以处理多功能DNA分析任务，同时处理序列和数值数据。我们对基因组信号和区域识别，mRNA丰度回归和人工基因组生成任务的评估表明，与为特定的下游任务设计的现有模型相比，DNAGPT的表现优于卓越的性能，受益于使用新设计的模型结构的预培训。
dnagpt：用于多功能DNA序列分析任务的广义预训练工具
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