Large Language Models for Bioinformatics

📄 arXiv: 2501.06271v1 📥 PDF

作者: Wei Ruan, Yanjun Lyu, Jing Zhang, Jiazhang Cai, Peng Shu, Yang Ge, Yao Lu, Shang Gao, Yue Wang, Peilong Wang, Lin Zhao, Tao Wang, Yufang Liu, Luyang Fang, Ziyu Liu, Zhengliang Liu, Yiwei Li, Zihao Wu, Junhao Chen, Hanqi Jiang, Yi Pan, Zhenyuan Yang, Jingyuan Chen, Shizhe Liang, Wei Zhang, Terry Ma, Yuan Dou, Jianli Zhang, Xinyu Gong, Qi Gan, Yusong Zou, Zebang Chen, Yuanxin Qian, Shuo Yu, Jin Lu, Kenan Song, Xianqiao Wang, Andrea Sikora, Gang Li, Xiang Li, Quanzheng Li, Yingfeng Wang, Lu Zhang, Yohannes Abate, Lifang He, Wenxuan Zhong, Rongjie Liu, Chao Huang, Wei Liu, Ye Shen, Ping Ma, Hongtu Zhu, Yajun Yan, Dajiang Zhu, Tianming Liu

分类: q-bio.QM, cs.AI, cs.CE

发布日期: 2025-01-10

备注: 64 pages, 1 figure

💡 一句话要点

综述生物信息学大型语言模型：进展、挑战与未来方向

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生物信息学 大型语言模型 BioLM 疾病诊断 药物发现 疫苗开发 数据隐私 模型偏差

📋 核心要点

  1. 现有生物信息学方法在处理海量生物数据时面临挑战，缺乏对复杂生物过程的深入理解和高效建模能力。
  2. 本综述全面分析了生物信息学大型语言模型（BioLM），涵盖其演变、分类、训练方法、应用及面临的挑战。
  3. BioLM在疾病诊断、药物发现和疫苗开发等领域展现出巨大潜力，但仍需解决数据隐私、模型偏差和可解释性等问题。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）技术的快速发展和生物信息学专用语言模型（BioLM）的出现，迫切需要对当前的研究现状、计算特性和多样化应用进行全面分析。本综述旨在满足这一需求，全面回顾BioLM，重点关注其演变、分类和独特特征，并详细考察训练方法、数据集和评估框架。我们探讨了BioLM在疾病诊断、药物发现和疫苗开发等关键领域的广泛应用，强调了它们在生物信息学中的影响和变革潜力。我们指出了BioLM中固有的关键挑战和局限性，包括数据隐私和安全问题、可解释性问题、训练数据和模型输出中的偏差以及领域适应的复杂性。最后，我们强调了新兴趋势和未来方向，为研究人员和临床医生提供了宝贵的见解，以指导他们推进BioLM在日益复杂的生物和临床应用中的发展。

🔬 方法详解

问题定义：生物信息学领域面临着海量生物数据的处理和分析难题。传统方法难以有效捕捉生物过程的复杂性，并且在跨领域知识迁移方面存在局限性。此外，数据隐私和安全问题日益突出，对模型的训练和应用提出了更高的要求。

核心思路：本综述的核心思路是对生物信息学领域的大型语言模型（BioLM）进行系统性的梳理和分析，从而为研究人员和临床医生提供全面的参考。通过深入了解BioLM的演变、分类、训练方法、应用场景以及面临的挑战，可以更好地指导未来的研究方向和实际应用。

技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有BioLM的研究进行了整理和归纳。主要内容包括：1) BioLM的演变历程和分类方法；2) 训练BioLM所使用的数据集和训练策略；3) BioLM在疾病诊断、药物发现和疫苗开发等领域的应用案例；4) BioLM面临的挑战，如数据隐私、模型偏差和可解释性等；5) BioLM的未来发展趋势。

关键创新：本综述的关键创新在于其全面性和系统性。它首次对生物信息学领域的大型语言模型进行了全面的回顾和分析，涵盖了模型的各个方面，并指出了未来的研究方向。这为该领域的研究人员提供了一个宝贵的资源，可以帮助他们更好地了解和应用BioLM。

关键设计：本综述的关键设计在于其结构化的组织方式。通过将内容分为不同的章节，并对每个章节进行详细的阐述，使得读者可以更容易地理解和掌握BioLM的相关知识。此外，该综述还对BioLM的未来发展趋势进行了展望，为研究人员提供了有价值的参考。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

该综述全面回顾了BioLM在生物信息学中的应用，重点强调了其在疾病诊断、药物发现和疫苗开发等领域的潜力。通过分析现有模型的性能和局限性，为未来的研究方向提供了指导，并强调了数据隐私、模型偏差和可解释性等关键问题。

🎯 应用场景

该研究成果对生物信息学领域具有广泛的应用前景，可应用于疾病诊断、药物发现、疫苗开发等多个关键领域。通过利用BioLM，可以加速药物研发进程，提高疾病诊断的准确性，并为个性化医疗提供更有效的解决方案。未来，BioLM有望成为生物医学研究的重要工具。

📄 摘要（原文）

With the rapid advancements in large language model (LLM) technology and the emergence of bioinformatics-specific language models (BioLMs), there is a growing need for a comprehensive analysis of the current landscape, computational characteristics, and diverse applications. This survey aims to address this need by providing a thorough review of BioLMs, focusing on their evolution, classification, and distinguishing features, alongside a detailed examination of training methodologies, datasets, and evaluation frameworks. We explore the wide-ranging applications of BioLMs in critical areas such as disease diagnosis, drug discovery, and vaccine development, highlighting their impact and transformative potential in bioinformatics. We identify key challenges and limitations inherent in BioLMs, including data privacy and security concerns, interpretability issues, biases in training data and model outputs, and domain adaptation complexities. Finally, we highlight emerging trends and future directions, offering valuable insights to guide researchers and clinicians toward advancing BioLMs for increasingly sophisticated biological and clinical applications.