Evo 2 – Acr研究所聯合英偉達、斯坦福等推出的生物學AI模型

Evo 2 是由美國弧形研究所、英偉達和斯坦福大學等機構聯合開發的一款前沿 DNA 語言模型，旨在為基因組建模和設計提供強大支持，覆蓋生命科學的各個領域。該模型基于 StripedHyena 2 架構，具備處理長達 100 萬個堿基對的單核苷酸分辨率能力，能有效推動基因組學研究與應用。

Evo 2是什么

Evo 2 是一款由美國弧形研究所、英偉達及斯坦福大學等多方合作推出的 DNA 語言模型，專注于基因組建模與設計，覆蓋生命科學的多個領域。該模型采用 StripedHyena 2 架構開發，具備處理長達 100 萬個堿基對的單核苷酸分辨率能力。Evo 2 在 OpenGenome2 數據集上進行自回歸預訓練，該數據集包含來自不同生命領域的 8.8 萬億個標記，能夠支持長序列建模、DNA序列生成以及嵌入向量提取等多種功能，提供多個模型檢查點以滿足不同用戶需求。Evo 2 是推動生物醫學和合成生物學等領域研究與應用的重要工具。

Evo 2的主要功能

• 長序列建模：能夠處理長達 100 萬個堿基對的 DNA 序列，支持高精度的基因組建模。
• DNA 序列生成：根據輸入提示生成全新的 DNA 序列，廣泛應用于合成生物學和基因編輯領域。
• 嵌入向量提取：提取 DNA 序列的嵌入向量，以便于后續的基因功能預測和變異效應分析。
• 零樣本預測：支持零樣本學習，能夠預測基因變異對功能的潛在影響（如 BRCA1 基因變異效應預測）。
• 序列評分：計算 DNA 序列的似然分數，以評估其穩定性和功能潛力。

Evo 2的技術原理

• 大規模數據訓練：基于超過 9.3 萬億個核苷酸的數據進行訓練，數據來自超過 12.8 萬個基因組，涵蓋細菌、古菌、真核生物等多個生命領域。
• 獨特的 AI 架構：采用 StripedHyena 2 架構，能夠處理長達 100 萬個核苷酸的基因序列，理解基因組中相距較遠部分之間的關系。
• 深度學習與生成生物學：運用深度學習技術，如同理解語言一樣掌握核酸序列，通過學習進化過程中形成的生物序列模式，預測基因突變的影響并生成新的基因組。
• 強大的計算支持：Evo 2 的訓練依托于英偉達的 DGX Cloud AI 平臺，使用超過 2000 個 H100 GPU，展現出強大的計算能力和高效的模型訓練。

Evo 2的項目地址

• 項目官網：https://arcinstitute.org/news/blog/evo2
• GitHub倉庫：https://github.com/ArcInstitute/evo2
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/arcinstitute
• 技術論文：https://arcinstitute.org/manuscripts/Evo2

Evo 2的應用場景

• 疾病預測：識別基因突變是否與疾病相關，輔助進行疾病診斷。
• 基因治療：設計細胞特異性的基因治療工具，降低副作用。
• 合成生物學：設計新型基因組，推動人工生命研究的發展。
• 進化研究：識別基因序列中的模式，深入研究生物進化。
• 生物工具開發：設計生物傳感器等工具，促進生物技術的進步。

常見問題

• Evo 2 的主要優勢是什么？ Evo 2 具備處理長序列的能力，能夠在基因組建模和設計上提供高精度支持。
• 如何使用 Evo 2 進行基因治療的設計？ 用戶可以利用 Evo 2 生成特定的 DNA 序列，以設計細胞特異性的治療工具。
• Evo 2 是否支持多種生命形式的基因組？ 是的，Evo 2 的訓練數據涵蓋了細菌、古菌和真核生物等多種生命形式。
• 如何獲取 Evo 2 的技術支持？ 用戶可以訪問項目官網或 GitHub 倉庫獲取相關文檔和支持。