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DNA language models
DNA language models
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EvoLen 分词器利用进化数据构建 DNA 语言模型
研究人员开发了 EvoLen，一种用于 DNA 语言模型 (DNALMs) 的新型分词方法，该方法整合了进化信息。与自然语言中使用的标准字节对编码 (BPE) 不同，EvoLen 利用跨物种进化信号，优先考虑功能性序列模式，如调控基序。这种方法旨在为 DNALMs 创建更具生物学意义和可解释性的序列表示。实验表明，EvoLen 在保留功能性模式和符合进化约束方面有所改进，同时在各种 DNALM 基准测试上的表现与 BPE 相当。
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新的几何因果模型利用对称性进行数据推断
研究人员开发了几何因果模型（GCMs），这是一个从非独立同分布的结构化数据中进行因果推断的新框架。该方法利用数据中潜在的对称性（通过群论形式化）来实现因果识别和估计。该框架结合了几何深度学习和贝叶斯推断，并已应用于构建一个满足DNA对称性的因果模型，为遗传变异效应提供了新的估计器。