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科技日报北京5月10日电（记者张梦然）美国俄勒冈年夜学研究团队发布了一项冲破性结果。他们使用ChatGPT同源技能，霸占了生物进化研究难题，开发出全世界首个面向群体遗传学的语言模子。该人工智能（AI）东西可解析DNA序列中的突变纪律，几分钟就可追溯基因对于的配合先人，为重修生物进化史提供了全新模式。相干论文登载在新一期《美国国度科学院院刊》。

这项技能受年夜语言模子开导，采用改良版GPT-2架构，但练习数据并不是天然语言，而是基在细菌、啮齿类、蚊媒和灵长类等多物种的进化模仿数据。模子经由过程进修DNA序列中“A、T、C、G”四种碱基组成的“遗传语言”，辨认出近似文本错别字的突变模式，这些随世代累积的变异恰是追溯血缘瓜葛的份子路标。

于传统群体遗传学中，依靠几率统计的揣度要领虽精度靠得住，但面对计较效率瓶颈。特别于应答年夜范围基因组数据时，解析单个染色体可能耗时很多天，且难以处置惩罚片断缺掉的不完备序列。新模子将繁重的统计运算前置到练习阶段，现实运用时仅需数分钟便可完成传统要领需数小时的使命，速率晋升达数十倍。测试注解，其于推算基因“认祖”这一焦点指标上，已经媲美现有最优统计要领。

该技能对于大众卫生研究具备直接价值。研究团队正将其运用在疟疾防控范畴，经由过程阐发蚊虫种群中抗药性基因的演化轨迹，展现杀虫剂选择压力下的进化动态。而理解抗性基因什么时候呈现、怎样扩散，恰是制订可连续防控计谋的要害。模子对于非完备数据的兼容性，刚好解决了野外采样常见的基因序列碎片化难题。

团队规划进一步拓展模子功效，从当前双谱系阐发向多谱系全基因树重修迈进。只管传统要领已经能实现部门功效，但呆板进修线路有望于处置惩罚海量数据方面揭示怪异上风。今朝团队正致力在优化算法，以捕获更繁杂的进化旌旗灯号。这项跨学科摸索不仅为遗传学注入新要领，也为AI于生命科学范畴的深度运用提供了新路径。