IXThinker·2026-01-10 13:10

華中科大推出LLM融合組學解讀工作流

大規模組學數據能描繪細胞內分子調控的整體圖景，但其生物學機制解釋仍高度依賴人工經驗與實驗驗證。華中科技大學團隊提出的LyMOI工作流，把深度學習與大語言模型結合起來破解這一瓶頸。

兩段式架構

LyMOI先以圖神經網絡在跨物種蛋白互作知識圖譜與多組學數據上分層訓練，預測情境特異性的關鍵分子；再由大語言模型生成類似研究人員思維鏈的機制解釋，推理候選分子的調控作用。