Evo 2 展现基因组上下文学习:几十个样本设计出小鼠在体特异增强子
BrianHie · x · 2026-10-29
Brian Hie 团队发布预印本,证明基因组语言模型 Evo 2 具备生成式 in-context learning(ICL)能力,可直接用于生物序列设计。
关键发现:
- 仅用几十个示例 prompt,Evo 2 无需额外训练即可生成新颖多样的调控 DNA 序列
- 机制分析提示基因组 ICL 可能同样源于 induction head 现象,与自然语言类似
- 用序列-功能模型作为实验衍生的奖励做强化学习,可进一步增强 ICL
- 体外验证:设计的增强子在三种人类细胞系中驱动细胞类型特异性基因表达
- 体内验证:用人类调控元件数据设计的增强子,能高特异性标记小鼠皮层第 5 层锥体神经元,活性强于现有增强子
团队同时开源了 regulatory ICL 代码、Evo2-flash 与 ICL 网页工具,论文已在 Zenodo 公开。
所属事件:Evo 2 展现基因组上下文学习能力(2 条相关)→
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