Evo 2是什么?一文让你看懂Evo 2的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

Evo 2概述简介

Evo 2 是美国弧形研究所、英伟达、斯坦福大学等机构合作推出的DNA语言大模型,用于基因组建模和设计,覆盖生命的所有领域。Evo 2 基于 StripedHyena 2 架构开发,以单核苷酸分辨率处理长达100万个碱基对的上下文长度。Evo 2 用 OpenGenome2 数据集进行自回归预训练,数据集包含来自生命所有领域的8.8万亿个标记,支持长序列建模、DNA序列生成和嵌入向量提取等功能,提供多个模型检查点满足不同需求。Evo 2 推动基因组学研究和应用,为生物医学和合成生物学等领域提供强大的工具支持。

Evo 2的功能特色

长上下文建模:处理长达 100 万个碱基对 的 DNA 序列,支持高精度的基因组建模。

DNA 序列生成:根据给定的提示生成新的 DNA 序列,适用于合成生物学和基因编辑。

嵌入向量提取:提取 DNA 序列的嵌入向量,用于下游分析,如基因功能预测和变异效应分析。

零样本预测:支持零样本学习,例如预测基因变异对功能的影响(如 BRCA1 基因变异效应预测)。

序列评分:计算 DNA 序列的似然分数,评估序列的稳定性和功能潜力。

Evo 2的技术原理

大规模数据训练:基于超过 9.3 万亿个核苷酸的数据进行训练的,据来自超过 12.8 万个基因组,涵盖细菌、古菌、真核生物等多个生命领域的生物。

独特的 AI 架构:基于 StripedHyena 2 架构,处理长达 100 万个核苷酸的基因序列,理解基因组中相距较远部分之间的关系。

深度学习与生成生物学:基于深度学习技术,像理解语言一样理解核酸序列。用学习进化过程中形成的生物序列模式,预测基因突变的影响并生成新的基因组。

强大的计算支持:Evo 2 的训练利用英伟达的 DGX Cloud AI 平台和超过 2000 个 H100 GPU,展示了强大的计算能力和高效的模型训练。

Evo 2项目介绍

项目官网:https://arcinstitute.org/news/blog/evo2

GitHub仓库:https://github.com/ArcInstitute/evo2

HuggingFace模型库:https://huggingface.co/arcinstitute

技术论文:https://arcinstitute.org/manuscripts/Evo2

Evo 2能做什么?

疾病预测:识别基因突变是否致病,辅助疾病诊断。

基因治疗:设计细胞特异性基因治疗工具,减少副作用。

合成生物学:设计新基因组,助力人工生命研究。

进化研究:识别基因序列模式,研究生物进化。

生物工具开发:设计生物传感器等工具,推动生物技术发展。

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