阿里云&中山大学合作，Nature Machine Intelligence！

本文介绍了阿里云与中山大学合作在《自然-机器智能》上发表的研究论文，该论文提出了一种名为LucaOne的预训练基础模型，旨在统一核酸与蛋白质语言的通用生物基础模型。研究背景指出，生物学语言被编码在DNA、RNA和蛋白质中，但由于其复杂性，解码工作仍具挑战性。研究目的是通过大规模数据集成和半监督学习，构建一个能够理解关键生物学原理的基础模型。研究结论表明，LucaOne在169,861个物种的核酸和蛋白质序列数据上训练后，能够有效理解分子生物学的中心法则，并在涉及DNA、RNA或蛋白质输入的任务中表现出色，为生物信息学研究和解读生命的复杂性提供了一个灵活的框架。