[论文解读] Advancing bioinformatics with large language models: components, applications and perspectives
本文回顾生物信息学领域的基本大模型（LLM）组件与架构，综述基础模型及下游应用，并为用户与开发者提供实际指导。
Large language models (LLMs) are a class of artificial intelligence models based on deep learning, which have great performance in various tasks, especially in natural language processing (NLP). Large language models typically consist of artificial neural networks with numerous parameters, trained on large amounts of unlabeled input using self-supervised or semi-supervised learning. However, their potential for solving bioinformatics problems may even exceed their proficiency in modeling human language. In this review, we will provide a comprehensive overview of the essential components of large language models (LLMs) in bioinformatics, spanning genomics, transcriptomics, proteomics, drug discovery, and single-cell analysis. Key aspects covered include tokenization methods for diverse data types, the architecture of transformer models, the core attention mechanism, and the pre-training processes underlying these models. Additionally, we will introduce currently available foundation models and highlight their downstream applications across various bioinformatics domains. Finally, drawing from our experience, we will offer practical guidance for both LLM users and developers, emphasizing strategies to optimize their use and foster further innovation in the field.
研究动机与目标
- 解释如何将大语言模型应用于生物信息学领域，如基因组学、转录组学、蛋白质组学、药物发现和单细胞分析。
- 确定与生物信息学相关的 LLM 的核心组件与设计选择。
- 总结可用的基础模型及其下游生物信息学应用。
- 为 LLM 用户与开发者提供实际指导，以优化使用并促进创新。
提出的方法
- 讨论面向多样生物数据类型的分词方法。
- 描述 Transformer 架构及核心注意力机制。
- 概述支撑生物信息学 LLM 的预训练过程。
- 调研当前可用的基础模型及其下游应用。
- 为用户和开发者提供实际指导和最佳实践。
实验结果
研究问题
- RQ1生物信息学任务所需的核心 LLM 组件有哪些？
- RQ2基础模型目前在生物信息学领域如何应用？
- RQ3什么样的实际策略可以优化 LLM 在生物信息学研究与开发中的使用？
主要发现
- 由于规模与学习能力，LLMs 在某些任务上有潜力超越传统生物信息学建模。
- 分词、架构和预训练选择对生物数据的性能有关键影响。
- 基础模型已经可用，并在基因组学、转录组学、蛋白质组学、药物发现和单细胞分析等领域具有多样的下游应用。
- 论文为有效使用和开发生物信息学中的 LLM 提供指导，以促进创新。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。