专题综述:Arc 与斯坦福用少量序列引导 Evo 2 做生物设计
Arc Institute、斯坦福 Brian Hie 团队及合作者于 2026-10-29 在 Zenodo 公开两项预印本,显示预训练基因组模型 Evo 2 可用少量功能相近序列作为示例做上下文学习,不更新参数即可调整生成方向。
推荐理由:综述梳理 Evo 2 少样本上下文学习的两项预印本,区分计算筛选与湿实验证据,并给出跨任务适用边界。
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Arc Institute 的虚拟细胞、单细胞扰动、Evo 等生物基础模型与开放研究。
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Arc Institute、斯坦福 Brian Hie 团队及合作者于 2026-10-29 在 Zenodo 公开两项预印本,显示预训练基因组模型 Evo 2 可用少量功能相近序列作为示例做上下文学习,不更新参数即可调整生成方向。
推荐理由:综述梳理 Evo 2 少样本上下文学习的两项预印本,区分计算筛选与湿实验证据,并给出跨任务适用边界。
Arc Institute的Yusuf H. Roohani和Hani Goodarzi团队在Cell发表scBaseCount,用AI智能体SRAgent从SRA挖掘并标准化重分析10× Genomics单细胞数据,汇集超过5.02亿个细胞、覆盖27个物种和75种组织。
推荐理由:该研究用AI智能体从SRA挖掘并统一重分析单细胞数据,为细胞基础模型训练提供了可比较的数据规模与扰动识别增益。