随着生命科学与人工智能的深度融合,基因组数据的解析与建模进入了全新阶段。作为迄今为止最大规模的基因组模型,Evo 2代表了基因组建模领域的一次重大飞跃。该模型基于StripedHyena2架构,融合卷积与自注意力机制,有效捕捉了DNA序列中局部功能特征与长程依赖关系。在探索Evo 2的过程中,我们将深入了解其数据来源、训练过程、核心架构细节,以及其在实际科研和临床领域中的应用潜力。 Evo 2训练所依托的数据集OpenGenome2,涵盖了超过8.8万亿个核苷酸,覆盖了细菌、古菌、真核生物及噬菌体等多样生命体来源。该庞大、非冗余的数据集集合了多种公共资源,包括NCBI的RefSeq和GenBank数据库。
数据的多样性不仅保证了模型对不同生命形态的泛化能力,也为捕捉基因组的复杂结构和功能提供了坚实基础。值得注意的是,Evo 2采用了分阶段的训练策略。预训练阶段以8192个token的上下文窗口专注于高信息密度区和功能元件,例如基因体、启动子和增强子,帮助模型掌握基因组的基本结构和功能模式。随后进入中期训练阶段,模型上下文扩展至百万级token,结合整条基因组序列,有效学习长程基因组依赖性,并提升对复杂真核基因组区域的理解能力。这种阶段化训练策略,既强化了对局部细节的把控,也兼顾了基因组总体架构的识别,使模型在不同尺度上具备卓越的学习效果。 在架构设计方面,Evo 2创新性地采用了StripedHyena2混合架构,将卷积层与多头自注意力层交替使用。
该设计灵感源自Hyena算子,一种通过多重门控机制与卷积交织实现高效上下文捕捉的操作单元。其核心优势在于可以实现类似自注意力的表达能力,同时计算成本显著降低。具体来说,StripedHyena2融合了三种类型的Hyena算子:短程显式卷积(Hyena-SE)、中程正则卷积(Hyena-MR)和长程隐式卷积(Hyena-LI)。每种算子负责捕获不同长度尺度的序列依赖,短卷积确保快速识别局部序列模式,中程卷积则捕获约百个核苷酸范围内的依赖关系,长卷积以隐式方式通过快速傅里叶变换处理整条序列的全局信息。这种分层次、多尺度的方式使Evo 2能够全面掌握从转录因子结合位点到远距离调控元件之间复杂的交互网络。 该架构中还引入了多头自注意力机制,利用旋转位置编码增强模型对序列位置信息的理解。
通过交错运用Hyena算子与自注意力层,Evo 2实现了本地和全局信息的无缝融合。在残差连接和规范化技术的加持下,模型稳定性和训练效率得到了充分保障。训练目标采用加权交叉熵损失,针对DNA中重复区段(如卫星DNA和串联重复序列)给予较低权重,减小其对总损失的影响。这一设计有效着重模型对功能信息丰富区域的学习,避免因重复序列的高频出现导致训练偏差。 Evo 2在实验环节表现出了令人瞩目的多功能性。在基因变异效应预测任务上,模型能零样本(zero-shot)区分BRCA1基因中造成功能丧失的致病变异与功能性变异,展现出对基因功能影响的精准捕捉。
BRCA1作为肿瘤抑制基因,其变异与乳腺癌和卵巢癌风险高度相关,Evo 2无需额外微调即可输出的AUROC达到0.87,突破多个先前模型的表现。这一成果不仅彰显了模型对序列生物学意义的深度掌握,也为临床遗传学中的高效基因变异筛查提供了切实可行的工具。 除了变异预测,Evo 2同样强大地支持基因组序列的自动生成。其基于自回归的生成策略,可从短序列起点出发,逐步推断下一个核苷酸,完成完整基因组片段的合成。40B参数的顶级模型曾成功生成250个不同的线粒体基因组序列,这些序列多样且与自然生物体表现出高度相似性,验证了模型在多样性与生物学连贯性方面的出色能力。此外,结合推理期的束搜索(beam search),研究者可以引导模型生成满足特定生物功能需求的DNA序列。
例如,通过与表观基因组预测模型(Enformer、Borzoi)配合,Evo 2能够设计具备预期染色质开放性模式的序列,进一步促进基因调控研究和合成生物学应用。 Evo 2的诞生标志着基因组语言模型的一次质的飞跃。其强大的数据支撑、创新的混合架构以及灵活的训练策略,使其在捕获DNA复杂的局部和全局模式上表现卓著。与此同时,该模型开创了无需特定任务微调即可在多领域直接应用的先河,大幅降低了基因组分析与设计的门槛。未来,围绕Evo 2所开展的研究或将推动精准医疗、遗传疾病诊断、合成生物设计等领域迎来新突破。 当然,基因组建模依然面临着低熵的序列特征、百万级甚至更长距离的依赖以及生物学多层次语义复杂性的挑战。
Evo 2和其姊妹模型如Evo2-Mamba已经展现了采用混合架构突破传统Transformer限制的潜力,但寻找更高效、更精准的建模方案仍是未来探索的重要方向。 对科研人员和开发者而言,Evo 2相关代码、模型权重及工具均已公开,方便社区共享与协作。这不仅促进了基因组AI模型的普及,也激发了基于Evo 2的多样创新应用。展望未来,基因组语言模型有望与实验合成技术紧密结合,实现"计算即生物设计",真正推动生命科学进入数据驱动的新时代。 综上所述,Evo 2通过其庞大训练数据、多阶段训练方式以及创新的StripedHyena2架构,成功实现了对复杂基因组序列的深度理解与生成。其在基因变异功能预测和定向基因组设计中的优秀表现,突显了基因组语言模型的广阔应用前景。
随着相关技术日益成熟,Evo 2将成为推动基因科学和生物医学革新的重要基石,催生一系列潜力巨大的科研和临床工具。 。
