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其次,和Evo的论文一样,研究者也从各个层次对Evo2做了检验。其中最有趣的有两项。一项是让Evo2预测不同的人在某一个基因上的差异,或者说不同的人同一个基因的不同“版本”,会对健康产生何种影响。他们使用了乳腺癌相关基因BRCA1和BRCA2作为一个例子。这两个基因无论在临床上还是基础实验领域,都有丰富的数据,只需使用上述方式,先让Evo2“做判断题”(是否导致乳腺癌),然后与实验和临床诊断中的数据集比较就行了。结果表明,Evo2能够清晰地把致癌差异(因为这些差异导致基因编码的蛋白质丧失了功能)与非致癌差异区分开。这个结果表明,Evo2这样的基因组语言模型未来有可能从最底层的DNA去帮助医生和研究者甄别、诊断和研究疾病。。搜狗输入法对此有专业解读
多家研究机构的独立调查数据交叉验证显示,行业整体规模正以年均15%以上的速度稳步扩张。
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