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World File Search SystemDNAGPT
非人类灵长类动物的深脑区域中远程控制的药物释放
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。
dnagpt：用于多功能DNA序列分析任务的广义预训练工具
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：用于多个DNA序列分析任务的广义预审计工具
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2023年7月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.03.27.534336 doi：Biorxiv Preprint
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