Rain科技4月13日消息，北京大学定量生物学中心钱珑团队成功研发并构建了全球首个针对功能基因挖掘任务的大语言模型SYMPLEX。
该模型旨在从海量生物文献中自动高效地发现具有特定目标功能的关键基因，并对其进行精准筛选和功能验证。 这一突破性的工具，预期将为蛋白质功能设计、生物制剂开发以及生物制造等领域的应用提供坚实的科学基础。
研究团队与中国科学院深圳先进技术研究院娄春波研究员展开合作，将SYMPLEX应用于mRNA加帽酶基因的挖掘。结果显示，新获得的加帽酶活性明显优于当前mRNA疫苗生产中所使用的商业化酶。 这一成果充分展示了大型语言模型在赋能生物制造领域的巨大潜力。 相较于传统方法，利用SYMPLEX进行基因挖掘不仅速度更快，而且能够处理的数据量级也更大，极大地提高了研发效率。
钱珑表示：“本项研究开创了功能基因挖掘的新范式，为mRNA疫苗规模化生产提供了关键酶资源库。” 研究团队目前正利用该大模型进行更多可用于合成生物学的关键酶元件挖掘，并将该平台拓展至合成通路设计等领域。 从更宏观的角度来看，SYMPLEX模型的问世，有望推动生物制造进入一个由人工智能驱动的科学研究新阶段。未来，生物制造将不再仅仅依赖于经验和偶然发现，而是能够通过人工智能模型进行更精准的预测和设计，从而加速科研进程，降低研发成本。
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