生命的语言以 DNA、RNA 和蛋白质的形式编码，构成了生命的基石，但由于其复杂性，解读起来颇具挑战。传统的计算方法往往难以整合这些分子的信息，从而 限制了对生物系统的全面理解。 撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 LucaOne 在 基于 169861 种物种的核酸和 蛋白质序列进行了预训练，通过大规模数据整合和半监督学习， LucaOne 展现出了对诸如 DNA 翻译为蛋白质等关 键生物学原理的理解 。利用少样本学习， 它能够有效地理解分子生物学的 中心法则 ，并在涉及 DNA、RNA 或蛋白质输入的任务中表现出色 。我们的研究结果 突显了统一基础模型在解决复杂生物学问题方面的潜力，为生物信息学研究提供了一个灵活的框架，并有助于更好地解读生命的复杂性。 自然语言处理 （NLP） 技术的进步，尤其是预训练模型的发展，为解读生命的语言带来了新的可能。想象一下，如果存在一种"翻译器"，能够像我们理解人类语 言一样，读懂构成生命的核心"语言"——DNA、RNA 和蛋白质序列中蕴含的复杂信息，那将会怎样？ 2025 年 6 月 18 日，阿里云智能飞天实验室 李兆融 、 贺勇 及中山大学 施莽 教授等，在 Na ...