Benchmarking DNA foundation models for genomic and genetic tasks
8.0
来源：
Nature
关键字：
neural coding
发布时间：
2025-11-28 23:59
摘要：
本研究对五种DNA基础模型进行了全面的基准测试，涵盖了多种基因组任务，包括序列分类和基因表达预测。研究结果显示，均值令牌嵌入在序列分类中显著优于其他池化策略，而Caduceus-Ph在人体基因组分类任务中表现出色。这些发现为未来生物技术研究和应用提供了重要的指导，强调了多物种数据集在跨物种泛化中的重要性。
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关键证据
The study presents a comprehensive benchmark of five models across diverse genomic tasks.
Mean token embedding significantly outperformed other pooling strategies in sequence classification.
Caduceus-Ph demonstrated superior performance in human genome classification tasks.
真实性检查
否
AI评分总结
本研究对五种DNA基础模型进行了全面的基准测试，涵盖了多种基因组任务，包括序列分类和基因表达预测。研究结果显示，均值令牌嵌入在序列分类中显著优于其他池化策略，而Caduceus-Ph在人体基因组分类任务中表现出色。这些发现为未来生物技术研究和应用提供了重要的指导，强调了多物种数据集在跨物种泛化中的重要性。