GENERator是阿里云飞天实验室 AI for Science 团队推出的生成式基因组基础模型，专注于 DNA 序列的设计和生成。模型基于 Transformer 解码器架构，具有 98k 碱基对的上下文长度和 12 亿参数，训练数据涵盖 3860 亿 bp 的真核生物 DNA。在多个基准测试中表现出色，能生成与天然蛋白质家族结构相似的 DNA 序列，在启动子设计等任务中展现出优化潜力。

GENERator的主要功能

• DNA 序列生成：GENERator 能生成具有生物学意义的 DNA 序列，可以编码与已知家族结构相似的蛋白质。能成功生成组蛋白和细胞色素 P450 家族的全新变体。
• 启动子设计：通过微调，GENERator 可以设计具有特定活性的启动子序列，用于调控基因表达。实验表明，生成的启动子序列在活性上与天然样本有显著差异，展现出强大的基因表达调控潜力。
• 基因组分析与注释：在基因分类和分类群分类任务中，GENERator 表现出色，能高效识别基因位置、预测基因功能注释基因结构。
• 序列优化：GENERator 在序列优化方面展现出显著潜力，通过指令生成具有特定活性的 DNA 序列，为合成生物学和基因工程提供了新的工具。

GENERator的技术原理

• Transformer 解码器架构：GENERator 采用 Transformer 解码器架构，通过多头自注意力机制和前馈神经网络实现高效的序列建模。解码器能处理长序列，在生成过程中避免看到未来信息，保证生成的序列符合生物学逻辑。
• 超长上下文建模：模型具有 98k 碱基对 的上下文长度，能处理复杂的基因结构。在生成长序列时保持连贯性和生物学意义。
• 6-mer 分词器：GENERator 使用 6-mer 分词器，将 DNA 序列分割为长度为 6 的核苷酸片段。在生成任务中表现优于单核苷酸分词器和 BPE 分词器，平衡了序列分辨率和上下文覆盖。
• 预训练策略：模型在大规模数据上进行预训练，数据集包含 3860 亿 bp 的真核生物 DNA。预训练任务采用 Next Token Prediction (NTP)，通过预测下一个核苷酸来学习 DNA 序列的语义。
• 下游任务适配：GENERator 在多个下游任务中表现出色，包括基因分类、分类群分类和启动子设计。通过微调，模型能生成具有特定活性的启动子序列，展现出强大的基因表达调控能力。
• 生物学验证：模型生成的 DNA 序列能编码与天然蛋白质家族结构相似的蛋白质。通过 Progen2 计算生成序列的困惑度（PPL）以及使用 AlphaFold3 预测其三维结构，验证了生成序列的生物学意义。

GENERator的项目地址

• 项目官网：https://generteam.github.io/
• Github仓库：https://github.com/GenerTeam/GENERator
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/GenerTeam
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.07272

GENERator的应用场景

• DNA 序列设计与优化：GENERator 能生成具有生物学意义的 DNA 序列，例如用于蛋白质家族的定制。能生成与天然蛋白质家族结构相似的 DNA 序列，如组蛋白和细胞色素 P450 家族的变体。
• 基因组分析与注释：在基因组学研究中，GENERator 可以高效识别基因位置、预测基因功能，注释基因结构。
• 合成生物学与基因工程：GENERator 提供了一种新的工具，用于设计和优化基因表达调控元件，如启动子和增强子。在合成生物学和基因工程中具有重要应用价值。
• 精准医疗与药物设计：通过生成与特定疾病相关的基因序列，GENERator 可以为精准医疗和药物设计提供支持。可以用于设计用于基因治疗的靶向序列。
• 生物技术中的序列优化：GENERator 能通过指令生成具有特定功能的 DNA 序列，为生物技术中的序列优化提供了新的可能性。