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Minimum Information about a Biosynthetic Gene cluster Repository
Minimum Information about a Biosynthetic Gene cluster Repository
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新的基准 BGC-Bench 增强了基因簇 AI 模型的评估
研究人员推出了 BGC-Bench，一个旨在严格评估用于分析生物合成基因簇 (BGCs) 的深度学习模型的新框架。该基准通过提供区分性任务并涵盖科学上有意义的应用，解决了现有方法的局限性。BGC-Bench 包括五个源自 MIBiG 数据集的任务，在各种泛化条件下评估模型，并纳入了用于数据稀疏发现的主动学习设置，使其能够扩展到新任务和编码器。
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AI工具PlantBGC增强植物生物合成基因簇的发现
研究人员开发了PlantBGC，一种新颖的、由AI驱动的工具，用于发现植物生物合成基因簇（BGC）。PlantBGC使用了一个仅编码器的Transformer模型，该模型在微生物BGC上进行训练，并通过无标签域自适应将其应用于植物基因组。与plantiSMASH等现有方法相比，这种方法显著提高了在植物中已知BGC的恢复率，并提供了更准确的边界识别。该系统还结合了来自GO和KEGG通路的弱监督信号以减少假阳性，展示了植物BGC发现效率和…