Biological Sequence with Language Model Prompting: A Survey
作者: Jiyue Jiang, Zikang Wang, Yuheng Shan, Heyan Chai, Jiayi Li, Zixian Ma, Xinrui Zhang, Yu Li
分类: cs.CL
发布日期: 2025-03-06
💡 一句话要点
综述：基于语言模型提示的生物序列分析与应用
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 生物序列分析 提示工程 蛋白质结构预测 药物发现 生物信息学 DNA RNA
📋 核心要点
- 生物序列分析面临数据稀缺、模态复杂和计算资源有限等挑战，传统方法难以有效利用大规模未标记数据。
- 该综述聚焦于利用提示工程，引导大型语言模型（LLM）解决生物序列分析中的特定领域问题，如蛋白质结构预测。
- 通过对现有研究的系统性分析，该综述旨在为该领域的研究人员提供基础知识和创新思路，推动领域发展。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）已成为解决各种领域挑战的强大工具。 近期研究表明，大型语言模型显著提高了生物分子分析和合成的效率，引起了学术界和医学界的广泛关注。本文系统地研究了基于提示的方法与LLM在生物序列（包括DNA、RNA、蛋白质）和药物发现任务中的应用。 具体来说，我们重点关注提示工程如何使LLM能够解决特定领域的问题，例如启动子序列预测、蛋白质结构建模和药物-靶标结合亲和力预测，通常只需有限的标记数据。 此外，我们的讨论强调了提示在生物信息学中的变革潜力，同时解决了数据稀缺、多模态融合和计算资源限制等关键挑战。 我们的目标是使本文既能作为新手的入门基础，又能作为该动态研究领域持续创新的催化剂。
🔬 方法详解
问题定义：生物序列分析，如DNA、RNA和蛋白质分析，面临数据稀缺、多模态数据融合困难以及计算资源有限等问题。传统方法难以充分利用大规模未标记数据，并且在处理复杂生物序列时效率较低。现有方法在特定任务上的泛化能力不足，需要针对不同任务进行专门设计。
核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解和生成能力，通过提示工程（Prompt Engineering）将生物序列分析任务转化为LLM可以理解的语言任务。核心在于设计合适的提示，引导LLM学习生物序列的内在规律，从而解决特定领域的生物信息学问题。
技术框架：整体框架包括三个主要阶段：1）提示设计：根据具体任务设计合适的提示模板，例如，对于蛋白质结构预测，可以设计提示“预测蛋白质序列XXX的结构”。2）LLM推理：将带有提示的生物序列输入到预训练的LLM中，利用LLM的生成能力得到预测结果。3）结果解析：将LLM的输出结果解析为生物学上有意义的信息，例如，将LLM预测的蛋白质结构转化为PDB格式。
关键创新：关键创新在于将自然语言处理中的提示学习范式引入到生物序列分析领域。与传统的生物信息学方法相比，该方法能够利用LLM的先验知识，从而在数据稀缺的情况下也能取得较好的效果。此外，提示工程使得LLM能够灵活地适应不同的生物序列分析任务，而无需针对每个任务进行重新训练。
关键设计：提示的设计至关重要，需要根据具体任务进行调整。例如，对于启动子序列预测，可以采用填空式的提示，让LLM预测启动子序列中的缺失部分。对于药物-靶标结合亲和力预测，可以采用问答式的提示，让LLM回答药物与靶标的结合强度。此外，还可以采用多模态提示，将生物序列信息与蛋白质结构信息等结合起来，从而提高预测的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述总结了大量基于LLM提示的生物序列分析研究，涵盖DNA、RNA、蛋白质和药物发现等多个领域。研究表明，通过精心设计的提示，LLM可以在各种生物信息学任务中取得显著的性能提升，尤其是在数据稀缺的情况下。例如，在蛋白质结构预测任务中，基于LLM的方法在某些情况下可以达到与传统方法相当甚至更好的性能。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用前景，包括但不限于：加速新药发现过程，例如预测药物与靶标的结合亲和力；提高蛋白质结构预测的准确性，从而帮助理解蛋白质的功能；辅助基因组编辑，例如预测基因编辑的脱靶效应；以及个性化医疗，例如根据患者的基因组信息预测其对药物的反应。该方法有望降低生物实验的成本和时间，加速生物科学研究的进程。
📄 摘要（原文）
Large Language models (LLMs) have emerged as powerful tools for addressing challenges across diverse domains. Notably, recent studies have demonstrated that large language models significantly enhance the efficiency of biomolecular analysis and synthesis, attracting widespread attention from academics and medicine. In this paper, we systematically investigate the application of prompt-based methods with LLMs to biological sequences, including DNA, RNA, proteins, and drug discovery tasks. Specifically, we focus on how prompt engineering enables LLMs to tackle domain-specific problems, such as promoter sequence prediction, protein structure modeling, and drug-target binding affinity prediction, often with limited labeled data. Furthermore, our discussion highlights the transformative potential of prompting in bioinformatics while addressing key challenges such as data scarcity, multimodal fusion, and computational resource limitations. Our aim is for this paper to function both as a foundational primer for newcomers and a catalyst for continued innovation within this dynamic field of study.