Arc Institute·· 1 天前精选AI 评分88
Evo 2 用上下文学习仅凭数十个示例从头设计调控序列
Evo 2 uses in-context learning to design de novo regulatory sequences with only tens of examples
AI 导读
Arc Institute 与斯坦福团队在 bioRxiv 预印本中报告，Evo 2 具备上下文学习能力，无需额外训练，仅凭提示中 4-64 个示例即可从头生成 5 类调控元件（5' UTR、IRES、启动子、增强子等），产率 30-50%、序列相似度低于 60%。作者用改造的 AlphaGenome 作为奖励模型、Enformer 和 Borzoi 评估设计，将 9 条设计装入 AAV 经眶后注射递送到小鼠脑内，其中 7 条驱动可检测表达、6 条呈空间局限标记，2 条以 73% 和 95% 特异性标记第 5 层端脑外神经元。
阅读原文
来源：Arc Institute · arcinstitute.org
推荐理由
Evo 2 仅凭提示中数十个示例即可从头设计增强子，并在小鼠脑内验证了细胞类型特异性。