以基因、转录、蛋白质等生命组学为主体的生物大数据快速积累和以深度学习为代表的人工智能技术迅猛发展,催生出各种类别的生物大模型(biological large models)。复杂的深度学习架构、巨大的参数量和算力需求、以及海量的预训练数据等...以基因、转录、蛋白质等生命组学为主体的生物大数据快速积累和以深度学习为代表的人工智能技术迅猛发展,催生出各种类别的生物大模型(biological large models)。复杂的深度学习架构、巨大的参数量和算力需求、以及海量的预训练数据等是大模型技术的主要特征。预训练数据类别及参数量一定程度上决定了大模型所具备的能力强弱,而不同的模型架构则可支撑不同类别的下游任务。近两年,围绕DNA/RNA/蛋白质等生物序列与单细胞表达图谱等组学数据分析挖掘、大分子结构预测、新型药物设计和功能机制解析等多种应用场景,涌现了多种通用或专用大模型,展示出其在生物医学研究及转化应用等领域的巨大潜力。本文旨在结合不同类别的生物数据特点和研究应用需求,概述生物数据特征及其用于生物大模型训练的技术方法,并进一步综述现有大模型在生物医学研究及疾病诊疗中的应用进展,为提升生物大模型能力、拓展应用范围提供新的思路。展开更多
干扰素刺激因子(stimulator of interferon genes,STING)为定位于内质网的模式识别受体,主要在巨噬细胞、自然杀伤细胞、树突状细胞和T细胞等多种免疫细胞中表达。作为先天免疫系统的关键组成部分,STING以直接或间接的方式对胞质内多种...干扰素刺激因子(stimulator of interferon genes,STING)为定位于内质网的模式识别受体,主要在巨噬细胞、自然杀伤细胞、树突状细胞和T细胞等多种免疫细胞中表达。作为先天免疫系统的关键组成部分,STING以直接或间接的方式对胞质内多种来源的异常DNA产生应答,发挥抗病毒与抗肿瘤的经典作用。在应对外界刺激和生存压力时,细胞器的功能与结构损伤同细胞死亡以及多种疾病的发生、发展密切相关。为维持细胞活力,机体进化出了细胞器质量控制系统,用于调控细胞器功能,防止损伤因素持续存在而使细胞发生不可逆损伤。近年来,随着研究的不断深入,发现STING与多种细胞器调节之间存在紧密关联,并且参与调节部分细胞器质量控制系统的运行,共同对疾病的发生、发展产生影响。基于此,本文着重综述STING与细胞器相互调节的最新研究进展,剖析STING在细胞器质量控制系统以及多种疾病发病机制中的具体作用。旨在通过对STING及其下游通路和细胞器之间交互作用的总结与梳理,为人类疾病发病机制与治疗的研究提供思路。展开更多
文摘以基因、转录、蛋白质等生命组学为主体的生物大数据快速积累和以深度学习为代表的人工智能技术迅猛发展,催生出各种类别的生物大模型(biological large models)。复杂的深度学习架构、巨大的参数量和算力需求、以及海量的预训练数据等是大模型技术的主要特征。预训练数据类别及参数量一定程度上决定了大模型所具备的能力强弱,而不同的模型架构则可支撑不同类别的下游任务。近两年,围绕DNA/RNA/蛋白质等生物序列与单细胞表达图谱等组学数据分析挖掘、大分子结构预测、新型药物设计和功能机制解析等多种应用场景,涌现了多种通用或专用大模型,展示出其在生物医学研究及转化应用等领域的巨大潜力。本文旨在结合不同类别的生物数据特点和研究应用需求,概述生物数据特征及其用于生物大模型训练的技术方法,并进一步综述现有大模型在生物医学研究及疾病诊疗中的应用进展,为提升生物大模型能力、拓展应用范围提供新的思路。
文摘干扰素刺激因子(stimulator of interferon genes,STING)为定位于内质网的模式识别受体,主要在巨噬细胞、自然杀伤细胞、树突状细胞和T细胞等多种免疫细胞中表达。作为先天免疫系统的关键组成部分,STING以直接或间接的方式对胞质内多种来源的异常DNA产生应答,发挥抗病毒与抗肿瘤的经典作用。在应对外界刺激和生存压力时,细胞器的功能与结构损伤同细胞死亡以及多种疾病的发生、发展密切相关。为维持细胞活力,机体进化出了细胞器质量控制系统,用于调控细胞器功能,防止损伤因素持续存在而使细胞发生不可逆损伤。近年来,随着研究的不断深入,发现STING与多种细胞器调节之间存在紧密关联,并且参与调节部分细胞器质量控制系统的运行,共同对疾病的发生、发展产生影响。基于此,本文着重综述STING与细胞器相互调节的最新研究进展,剖析STING在细胞器质量控制系统以及多种疾病发病机制中的具体作用。旨在通过对STING及其下游通路和细胞器之间交互作用的总结与梳理,为人类疾病发病机制与治疗的研究提供思路。
