注：本次活动涉及未发表数据，不提供录播。
翟晶晶博士2022年在西北农林科技大学获得生物信息学博士学位，现为康奈尔大学Edward Buckler教授实验室博后。研究方向为：通过运用机器学习/深度学习技术，整合群体基因组、转录组等生物大数据，挖掘并注释植物中的功能性变异，揭示作物表型与基因型之间的复杂关联，为农作物遗传改良提供科学依据与参考。
由于植物基因组的高度复杂多样性，跨物种预测面临巨大挑战。本研究借助大语言模型的最新进展，基于16种被子植物的基因组预训练了植物基因组模型PlantCaduceus，以学习被子植物中DNA序列的“语言”模式。随后，我们对PlantCaduceus模型进行微调，并将其应用于转录和翻译的起始和终止位点预测。结果显示，PlantCaduceus在跨物种预测中表现出最佳精度，同时还能够识别全基因组范围内的有害变异，其性能与当前最先进的蛋白质语言模型ESM2相当。此外，PlantCaduceus还成功鉴定出拟南芥和玉米基因组中的已知因果变异。
关键词：深度学习，DNA语言模型，基因功能注释，有害变异
1. Zhai J, Gokaslan A, Schiff Y, Berthel A, Liu ZY, Miller ZR, Scheben A, Stitzer MC, Romay MC, Buckler ES, Kuleshov V. Cross-species modeling of plant genomes at single nucleotide resolution using a pre-trained DNA language model. bioRxiv. 2024 Jun 5:2024-06.
2024年11月12日 星期二 09PM（北京）
2024年11月12日 星期二 02PM（欧中）
2024年11月12日 星期二 08AM（美东）
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