近日来宾防火门胶来宾防火门胶，国生物信息中心正式发布了面向流感病毒的基因组语言模型Influ-BERT。该模型基于Transformer架构，针对流感病毒基因组特征进行了度优化来宾防火门胶，为流感病毒亚型鉴定、致病预测等应用提供了种、智能的计解决案。

甲型流感病毒具有宿主范围广、抗原变异频繁等特点，对全球公共卫生构成持续威胁。传统的亚型鉴定法在处理低频亚型或片段缺失数据时存在局限。为此，研究团队收集并整了约90万条流感病毒基因组序列构建用语料库，以Transformer架构为核心，开发了定制化的BytePairEncoding（BPE）分词器，并针对词表大小进行门优化。通过实施域自适应预训练与任务特定微调的分阶段策略，Influ-BERT成功填补了通用基因组模型与流感特定域知识之间的语义鸿沟，实现了对流感病毒基因组的建模。

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在能评估中，Influ-BERT展现出优于传统的机器学习法和通用基因组大模型的表征学习能力，万能胶厂家实现了低频亚型自动化识别。此外，研究团队进步拓展了模型的应用边界，将其成功应用于多种呼吸道病毒（如SARS-CoV-2、鼻病毒、呼吸道胞病毒）的区分、致病预测以及基因识别等。通过引入滑动窗口扰动分析发现Influ-BERT能够自发聚焦于具有重要生物学意义的位点。这表明模型在人工标注的情况下，能够捕捉到流感病毒基因组的生物学约束。

该研究成果以“Influ-BERT:ADomain-AdaptiveGenomicLanguageModelforAdvancingInfluenzaAVirusResearch”为题，在学术期刊BriefingsinBioinformatics正式发表。国生物信息中心宋述慧研究员和巴西科学计国实验室（LNCC）AnaTerezaRibeirodeVasconcelos教授为共同通讯作者，国生物信息中心硕士研究生叶荣业与李论研究员为共同作者。研究工作获得国研发计划、“带路”科学组织联盟联研究作项、国自然科学基金面上项目、巴西里约热内卢州研究资助基金会、巴西国科学技术发展委员会的支持。

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