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研究人员利用基因组语言模型 Evo 1 和 Evo 2 设计了噬菌体的全基因组序列，并以ΦX174 为模板，通过实验验证获得了 16 种具有活性、具备新型遗传架构和预期宿主趋向性的噬菌体。 这是首次证明基因组语言模型能够在全基因组尺度上生成功能性序列，为合成生物学、噬菌体疗法以及 AI 驱动的基因组设计开辟了新途径。 该研究利用了前沿模型 Evo 1 和 Evo 2，它们基于数十亿核苷酸训练；其中 Evo 2 拥有 400 亿参数和 1 兆碱基的上下文长度。生成的噬菌体表现出显著的进化新颖性，表明模型能够产生超越简单模板复制的序列。
reddit · r/MachineLearning · /u/moschles · 8 月 9 日 07:11
背景: 基因组语言模型将 DNA 序列视为文本，从海量基因组数据中学习模式。Evo 1 和 Evo 2 就是这类模型，其中 Evo 2 在超过 9 万亿个核苷酸上训练，覆盖多种物种。噬菌体是感染细菌的病毒；ΦX174 是一种研究充分的裂解性噬菌体，感染大肠杆菌，常作为分子生物学中的模型。
对中国影响: 中国在合成生物学和 AI 研究方面有不断发展的生态系统；这项工作可能推动国内在 AI 驱动的基因组设计方面的努力，并在对抗抗生素耐药性的噬菌体疗法中具有潜在应用，而抗生素耐药性是中国一个重要的公共卫生问题。
对我有什么用: 作为关注可复刻项目的电子工程师，这一突破凸显了 AI 模型在设计任务中的强大能力，可能启发在硬件设计（如自动 PCB 布局或固件生成）中采用类似的生成式方法，尽管它与你当前的工作没有直接关联。
标签: #AI, #genome design, #language model, #bacteriophage, #biotech
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