Large Language Models in Bioinformatics: A Survey

要約

大規模な言語モデル（LLM）はバイオインフォマティクスに革命をもたらし、DNA、RNA、タンパク質、および単一細胞データの高度な分析を可能にします。
この調査では、ゲノムシーケンスモデリング、RNA構造予測、タンパク質関数推論、および単一細胞トランスクリプトミクスに焦点を当てた最近の進歩の系統的レビューを提供します。
一方、データの希少性、計算の複雑さ、クロスオミクスの統合など、いくつかの重要な課題についても説明し、マルチモーダル学習、ハイブリッドAIモデル、臨床アプリケーションなどの将来の方向性を調査します。
包括的な視点を提供することにより、このペーパーでは、バイオインフォマティクスと精密医学の革新を促進するLLMSの変革の可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) are revolutionizing bioinformatics, enabling advanced analysis of DNA, RNA, proteins, and single-cell data. This survey provides a systematic review of recent advancements, focusing on genomic sequence modeling, RNA structure prediction, protein function inference, and single-cell transcriptomics. Meanwhile, we also discuss several key challenges, including data scarcity, computational complexity, and cross-omics integration, and explore future directions such as multimodal learning, hybrid AI models, and clinical applications. By offering a comprehensive perspective, this paper underscores the transformative potential of LLMs in driving innovations in bioinformatics and precision medicine.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google