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近日，國內(nèi) Genos 團隊發(fā)布全新基因組模型插件 Gengram，將 DeepSeek “外掛大腦” 模式引入生命科學(xué)領(lǐng)域，通過構(gòu)建 “基因字典” 與動態(tài)檢索機制，大幅提升基因組大模型性能，助力破解 DNA 序列密碼，推動生命科學(xué)研究邁入新階段。

當前主流基因組大模型多采用單堿基分詞處理方式，將 DNA 序列拆分為單個堿基分析，雖精準卻效率低下，易在數(shù)億堿基長序列中丟失關(guān)鍵信息，難以高效識別啟動子、剪接位點等由特定堿基組合決定的功能元件。針對這一瓶頸，Genos 團隊借鑒 DeepSeek Engram “外掛大腦” 思路，創(chuàng)新推出 Gengram，實現(xiàn) “靜態(tài)模體識別” 與 “動態(tài)語境推理” 的結(jié)構(gòu)解耦。

Gengram核心在于構(gòu)建外置 “基因字典”，團隊預(yù)建涵蓋 1 至 6 堿基長度的哈希字典，存儲生物學(xué)常見短序列組合，模型讀取序列時可直接檢索先驗知識，無需從零推導(dǎo)。同時配備動態(tài)門控機制，在編碼區(qū)、關(guān)鍵調(diào)控區(qū)激活記憶庫調(diào)用，在無功能背景區(qū)抑制檢索，精準分配算力，減少無效計算。

測試中，Gengram 展現(xiàn)出驚人的生物學(xué)適配性。研究發(fā)現(xiàn)，當局部信息聚合窗口設(shè)為 21bp（堿基對）時模型性能最優(yōu)，這一數(shù)值恰好對應(yīng) DNA 雙螺旋旋轉(zhuǎn)兩圈的長度，讓模型處理一維序列時能捕捉三維空間中堿基的協(xié)同作用，自主悟出 DNA 雙螺旋物理規(guī)律，實現(xiàn)對生命本質(zhì)的深度理解。

作為僅約 20M 參數(shù)的輕量插件，Gengram 以小體量撬動大性能。數(shù)據(jù)顯示，搭載該插件的模型刷新多項基因組任務(wù) SOTA 記錄，剪接位點識別等任務(wù) AUC 提升 16.1%；且數(shù)據(jù)能效比突出，小規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)即可媲美甚至超越訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模數(shù)十倍的公開模型。此外，在 MoE 模型中，Gengram 還能優(yōu)化負載均衡，提升模型訓(xùn)練與推理效率。

目前，Gengram 已應(yīng)用于華大基因遺傳病臨床檢測大語言模型 GeneT，助力提升遺傳病分析解讀水平，推動精準醫(yī)療發(fā)展。該技術(shù)基于團隊去年 10 月發(fā)布的全球首個百億級人類基因組基礎(chǔ)模型 Genos 研發(fā)，背后是之江實驗室與華大生命科學(xué)研究院的強強聯(lián)合，融合頂尖組學(xué)大數(shù)據(jù)經(jīng)驗與計算模型能力，打造出杭州 AI for Science 領(lǐng)域的創(chuàng)新力量。

從逐字識別 ATCG 排列，到借助 “基因字典” 讀懂序列含義，Gengram 的發(fā)布標志著基因組 AI 研究實現(xiàn)關(guān)鍵跨越。未來，隨著技術(shù)持續(xù)優(yōu)化，Gengram 有望拓展至蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、藥物靶點發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域，為生命科學(xué)研究與臨床應(yīng)用提供更強大的 AI 工具，助力人類真正讀懂 “生命之書”。