الملخص
تمت ترجمة أجزاء من هذه الصفحة آلياً وقد تحتوي على أخطاء.
الجينوم يحمل مخططًا يحكم الخصائص البيولوجية للخلية. وبالتالي، فإن تطوير معرفتنا عن وظيفة الجينوم أمر حاسم لكل من فهم أوسع للبيولوجيا والتقدم المستمر في الطب الحيوي. وقد دفع نجاح نماذج اللغة الكبيرة على تسلسلات اللغة الطبيعية والبروتينات إلى جهود مماثلة حول البيانات الجينومية. ومع ذلك، فإن نماذج اللغة الجينومية القياسية (gLMs) غالبا ما تتطلب موارد الحوسبة الكبيرة للغاية ولا تزال تتخلف عن الأساليب التقليدية في بعض المهام التدريجية. في الآونة الأخيرة، تم اقتراح التدريب المسبق على أساس MSA كبديل فعال، ولكن النماذج الحالية تقتصر على سياقات المدخل القصيرة، مما يحد من استخدامها لمهام قصيرة المدى، مثل توقع تأثير المتغير. في هذا العمل، نقوم بتقديم RAGenome، أول GLM القائم على الاسترداد الذي يقيّم التدريب قبل المواقف الطويلة (100$\times$ أطول من GLM القديمة القائمة على MSA)، مما يسمح له بالتقاط العلاقات التطورية بين الأنواع والتفاعلات الداخلية بين الأنواع على نطاق أطول. تم تدريب RAGenome على تحديدات الجينوم الكاملة من 100 عمقري، ويحسن بشكل كبير قدرات المدى الطويل من GLMs القائمة على MSA، وزيادة أداء العثور على الجينات من 0.45 إلى 0.60، مع البقاء تنافسية في مهام مبنية على التطور النقي مثل إعطاء الأولوية للفضائل الأمراضية. توفر RAGenome أداء gLM تنافسي بجزء من تكلفة التدريب، وتوحيد النمذجة التطورية والقدرات على المدى الطويل في إطار واحد مرن ومتوسع. يتوفر الرمز على https://github.com/PanosAntoniadis/RAGenome.
الكلمات المفتاحية
الموضوع
بيانات النشر
- المجلة
- غير متاح
- وصول مفتوح
- وصول مفتوح أخضر
اقتبس هذه المقالة
APA 7
Marin, F. I., Antoniadis, P., Brilli, D. D., Bjerregaard, A., DeVries, R., Li, Y., Winther, O., & Boomsma, W. (2026). RAGenome: تحويل نموذجات اللغة الجينومية القائمة على الاسترداد إلى سياقات طويلة. https://omanscience.com/ar/articles/ragenome-scaling-retrieval-based-genomic-language-models-to-long-contexts
MLA 9
Marin, Frederikke Isa, et al. "RAGenome: تحويل نموذجات اللغة الجينومية القائمة على الاسترداد إلى سياقات طويلة." https://omanscience.com/ar/articles/ragenome-scaling-retrieval-based-genomic-language-models-to-long-contexts.
شيكاغو (المؤلف–التاريخ)
Marin, Frederikke Isa, Panagiotis Antoniadis, Dionysia Danai Brilli, Andreas Bjerregaard, Rachael DeVries, Yan Li, Ole Winther, and Wouter Boomsma. 2026. "RAGenome: تحويل نموذجات اللغة الجينومية القائمة على الاسترداد إلى سياقات طويلة." https://omanscience.com/ar/articles/ragenome-scaling-retrieval-based-genomic-language-models-to-long-contexts.
هارفارد
Marin, F. I., Antoniadis, P., Brilli, D. D., Bjerregaard, A., DeVries, R., Li, Y., Winther, O. and Boomsma, W. (2026) 'RAGenome: تحويل نموذجات اللغة الجينومية القائمة على الاسترداد إلى سياقات طويلة', Available at: https://omanscience.com/ar/articles/ragenome-scaling-retrieval-based-genomic-language-models-to-long-contexts.
فانكوفر
Marin FI, Antoniadis P, Brilli DD, Bjerregaard A, DeVries R, Li Y, et al. RAGenome: تحويل نموذجات اللغة الجينومية القائمة على الاسترداد إلى سياقات طويلة. https://omanscience.com/ar/articles/ragenome-scaling-retrieval-based-genomic-language-models-to-long-contexts
IEEE
F. I. Marin, P. Antoniadis, D. D. Brilli, A. Bjerregaard, R. DeVries, Y. Li, O. Winther, and W. Boomsma, "RAGenome: تحويل نموذجات اللغة الجينومية القائمة على الاسترداد إلى سياقات طويلة," https://omanscience.com/ar/articles/ragenome-scaling-retrieval-based-genomic-language-models-to-long-contexts.