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2025-08-18
浙江大学郭国骥教授团队在《细胞》杂志发表重要成果。
他们开发多任务深度学习模型女娲CE(NvwaCE),实现从基因组序列到单细胞水平调控序列图谱的直接预测,在基因组AI领域取得重大突破。
基因组由DNA构成,包含编码蛋白质的序列及大量调控序列,二者共同决定生物体的复杂特征。自2003年人类基因组计划绘制出基因图谱后,对其中遗传信息的破译却不足10%。
AI的出现为解读基因序列提供了新途径,但基因组AI模型受数据质量制约。
郭国骥团队基于自主研发的超高通量超灵敏单核ATAC测序技术(UUATAC-seq),为基因组AI模型训练打造了高质量“教材”。
通过学习UUATAC-seq产生的高质量数据,该模型掌握了脊椎动物调控序列编码规则,可基于一维DNA序列预测单细胞中的染色质可及性水平,且具备高泛化能力,能预测未经训练物种的染色质可及性图谱,其对人类调控元件可及性的预测与实验测量相关性良好。
在实际应用中,“女娲CE”表现出色,超越现有基因组AI模型,可精准预测合成突变对谱系特异性调控序列功能的影响,还能结合疾病表型设计治疗位点。
团队通过基因编辑实验,验证了“女娲CE”预测的镰刀型贫血症治疗性基因位点HBG1-68:A>G,经基因治疗后胎儿血红蛋白表达量显著提升,这是世界首例由人工智能设计的人类疾病治疗位点。
相比国外同类模型,“女娲CE”基于高质量单细胞图谱数据,对几乎所有细胞类型实现了AUROC>0.90的预测准确率。
未来,“女娲CE”将在生命科学、医学和农学等领域发挥重要作用,助力全面解读基因组语言、建立数字生命模型。
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