Nucleotide Transformer 是一个 DNA 序列预训练基础模型，参数范围从 5000 万到 25 亿个参数，并集成了来自 3,202 个人类基因组的信息和850各其他物种的基因组信息。期实例包括在蛋白质序列上训练语言模型，他们的任务是预测大型蛋白质序列数据集中的隐藏氨基酸。当使用迁 ...

DNA是遗传物质，其重要性不言而喻，针对DNA、RNA和蛋白的研究也层出不穷。之前有很多基于Transformer的DNA模型，受限于起本身上下文长度的限制，经常采用寡居核苷酸而不是单碱基所谓模型训练/学习的基本单位。而本问开发的Evo模型，是一个包含7-billion-参数 的模型，训练以用来在全 ...

由于神经网络模型不能直接处理文本，因此我们需要先将文本转换为数字，这个过程被称为编码 (Encoding)，其包含两个步骤： 使用分词器 (tokenizer) 将文本按词、子词、字符切分为 tokens； 将所有的 token 映射到对应的 token ID。 分词策略根据切分粒度的不同，分词 ...

除了像之前使用 AutoModel 根据 checkpoint 自动加载模型以外，我们也可以直接使用模型对应的 Model 类，例如 BERT 对应的就是 BertModel：12from transformers import BertModelmodel = BertModel.from_pre ...

嵌入是值或文本、图像和音频等对象的表示，旨在供机器学习模型和语义搜索算法使用。它们根据每个物体可能有或可能没有的因素或特征，以及它们所属的类别，将这些物体转化为数学形式。 从本质上讲，嵌入能让机器学习模型找到相似的对象。给定一张照片或一份文档，使用嵌入的机器学习模型就能找到类似的照片或文档。由于嵌入 ...

加载模块前，请记得升级 transformers的版本到最新版 pip install -U transformers，开始没升级，用的 4.27 各种报错，尤其是刚接触一度怀疑本地包的参数有问题浪费了不少时间，其实发现升级到新版就都可以正常使用了。 另外由于每个模型在训练的时候，会有固定对应的分词 ...

Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人在首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新 ...

https://ermongroup.github.io/blog/hyena/https://arxiv.org/pdf/2302.10866https://colab.research.google.com/github/expz/annotated-hyena/blob/master/anno ...

原文链接:Detection of germline CNVs from gene panel data: benchmarking the state of the art 胚系CNV检测是遗传性疾病检测的重要手段，在遗传性疾病的检测中发挥着重要的作用。但是在NGS检测中，准确检测CNV仍然是一项 ...

资料https://c.biancheng.net/view/773.html set设置了当前shell进程的本地变量，本地变量只在当前shell的进程内有效，不会被子进程继承和传递。 env仅为将要执行的子进程设置环境变量。 export将一个shell本地变量提升为当前shell进程的环境变量 ...