ViTrace detects viral signatures in tumor transcriptomes using a hybrid language model
8.5
来源：
Nature
关键字：
computational biology
发布时间：
2025-12-13 23:37
摘要：
ViTrace是一种新开发的混合语言模型，能够在肿瘤转录组中有效检测病毒序列。该模型在多个病毒种类中表现出色，具有86.39%的召回率，能够揭示肿瘤特异性的病毒定殖模式，为精准肿瘤治疗提供了新的思路和工具。研究由厦门大学等机构合作完成，涉及国际数据共享，具有重要的临床应用潜力。
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关键证据
ViTrace在935种病毒中实现了86.39%的召回率。
该模型揭示了肿瘤、细胞和患者特异性的病毒定殖模式。
研究提供了一个可扩展的框架，指导精准肿瘤学。
真实性检查
否
AI评分总结
ViTrace是一种新开发的混合语言模型，能够在肿瘤转录组中有效检测病毒序列。该模型在多个病毒种类中表现出色，具有86.39%的召回率，能够揭示肿瘤特异性的病毒定殖模式，为精准肿瘤治疗提供了新的思路和工具。研究由厦门大学等机构合作完成，涉及国际数据共享，具有重要的临床应用潜力。