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从EVO 1到EVO 2：NVIDIA如何重新定义基因组研究和AI驱动的生物创新
想象一个世界，我们可以通过分析一系列字母来预测生活的行为。这不是科幻世界或魔术世界，而是科学家多年来一直在努力实现这一目标的现实世界。这些序列由四个核苷酸（A，T，C和G）组成，其中包含[…] EVO 1到EVO 2的帖子：NVIDIA如何重新定义基因组研究和AI驱动的生物创新，首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI想象一个世界，我们可以通过分析一系列字母来预测生活的行为。这不是科幻世界或魔术世界，而是科学家多年来一直在努力实现这一目标的现实世界。这些序列由四个核苷酸（A，T，C和G）组成，其中包含地球上生命的基本指令，从最小的微生物到最大的哺乳动物。解码这些序列有可能解开复杂的生物过程，从而改变了个性化医学和环境可持续性等领域。
然而，尽管具有巨大的潜力，但即使是最简单的微生物基因组也是一个高度复杂的任务。这些基因组由数百万个DNA碱基对组成，这些DNA碱基对调节了DNA，RNA和蛋白质之间的相互作用，这是分子生物学中心教条中的三个关键要素。从单个分子到整个基因组，这种复杂性存在于多个层次上，创造了广泛的遗传信息领域，这些信息在数十亿年的范围内进化出来。
传统的计算工具一直在努力处理生物序列的复杂性。但是，随着生成AI的兴起，现在可以扩展数万亿个序列，并了解跨令牌序列的复杂关系。在这一进步的基础上，ARC Institute，Stanford University和Nvidia的研究人员一直在努力构建一个可以理解生物学序列的AI系统，例如大语言模型，可以理解人类文本。现在，他们通过创建一个模型来捕捉中心教条的多模式性质和进化的复杂性，从而取得了突破性的发展。从单个分子到整个基因组，这种创新可能导致预测和设计新的生物序列。在本文中，我们将探讨该技术如何运作，其潜在应用，面临的挑战以及基因组建模的未来。