¶ Transformer从DNA序列中预测长相
这篇文章来自交大人工智能学院的陈洛南组和其合作者，已经发表在advanced science上
我们知道DNA中有几乎全部的遗传信息，而长相是高度依赖于遗传信息的，但是由于我们对遗传机制的理解不够，所以我们没法得到二者的直接联系，于是作者尝试用Transformer等模型来找DNA序列到长相的映射。
数据准备：9000多个汉族人的3维点云（7906个点）和其SNP序列，
什么是SNP序列？ SNP序列仅由0/1/2表示，这个序列和我们熟知的ATCG碱基序列有什么关系呢？
因为不同人的DNA序列是高度相似的，超过99.9%，在人群中某一个位置的碱基大多数人都是一致的，但是也会有些位置的碱基是一群人和别人不一样，这种一般叫做等位基因，比如大多数人是A，有一小部分人是G，这个G就叫做等位基因，一般来说等位基因成立一般要在人群中超过1%的占比。SNP的每个位置的序列值就是等位基因的数量，如果和大多数人一样就是0，有一个就是1，两个就是2。这样的snp序列已经足以在绝大多数任务中表示遗传信息了。
SNP序列为什么只能取到0/1/2?
transformer 只有两层 dmodel 128
¶ 算力大小和论文接受率的关系
作者收录了一些论文，并使用gpt4o-mini,对论文进行分析，并分成一下三个部分
