斯坦福团队发布基因组语言模型 Minerva，发现新型逆转录酶 ncRNA 系统

斯坦福 Brian Hie 团队指导下的 David Li 与 Garyk Brixi 发布了基因组语言模型驱动的科研发现框架 Minerva，预印本《Coevolutionary mining of prokaryotic non-coding elements with a genome language model》已在 bioRxiv 公开。团队利用该方法在 UG27 逆转录酶系统中发现了一类此前未知的、结构共享的多样化 ncRNA 阵列，展示了用 AI 系统性发现遗传元件、规模化挖掘「暗基因组」并加速生物设计的路径。

已确认

• Minerva 是一种用基因组语言模型做生物学发现的方法，由 David Li 与 Garyk Brixi 在 Brian Hie 指导下完成，二人感谢顾问 Michael Grinstein 的支持，合作方包括 Michael Fischbach 实验室；多帖提到 David Li 此前在 Arc Institute、现属 EvolutionaryScale，团队与斯坦福、Arc Institute 等机构相关。
• 据 Anshul Kundaje 转述的介绍，Minerva 的核心思路是对海量基因组序列训练语言模型、进行「协同进化挖掘」，把基因组序列语料压缩进模型，再反过来规模化预测「暗基因组」中未知的功能与结构假说；据 m18 转述，该方法在每个细菌基因组中可指向数百个新候选元件。
• 据 m18、m20 转述，Minerva 构建在基因组语言模型 gLM2 之上，结合了 categorical Jacobian 方法与蛋白质接触预测头（protein contact heads）。
• 据 m5、m6、m7 转述，该模型仅从序列出发即可预测 RNA 碱基配对、重复序列及其他相互作用，动机是许多重要的细菌非编码 RNA 与结构元件尚未被发现，模型还指向了新的候选 RNA 与重复元件。
• 核心发现：通过大规模跨原核基因组的共进化挖掘，Minerva 发现 UG27 逆转录酶系统编码具有共享结构的多样化 ncRNA 可变阵列，每条 ncRNA 模板化一个短 DNA 发夹结构，揭示了非编码 DNA 中此前未知的相互作用，也是一类此前未知的逆转录酶相关系统。

为什么重要

• 据 Brian Hie 介绍，该研究表明 AI 不仅能加速生物设计，还能以系统性方式发现新的遗传元件与逆转录酶机制，为基因组数据挖掘提供了可复用的框架。多帖业内人士评价其为理解基因组「暗物质」的重要进展，是语言模型向基础生物学渗透的又一案例。

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