北京大学定量生物学中心钱珑团队研发了全球首个针对功能基因挖掘的大语言模型SYMPLEX。该模型能够从海量生物文献中高效发现具有目标功能的关键基因，并通过精准筛选和功能验证，为后续的蛋白质功能设计、生物制剂开发和生物制造提供科学依据。研究团队将SYMPLEX应用于mRNA加帽酶基因的挖掘，获得的新加帽酶活性显著优于商业化酶，展示了该模型在生物制造领域的巨大潜力。研究团队计划利用该模型挖掘更多合成生物学的关键酶元件，并拓展至合成通路设计等领域，推动生物制造进入人工智能驱动的新阶段。

🧬 SYMPLEX是全球首个针对功能基因挖掘的大语言模型，由北京大学定量生物学中心钱珑团队研发构建。

🔍 该模型能够自动高效地从海量生物文献中发现具有目标功能的关键基因，并进行精准筛选和功能验证。

🧪 SYMPLEX的应用领域包括蛋白质功能设计、生物制剂开发以及生物制造。

🔬 研究团队与中科院深圳先进技术研究院娄春波研究员合作，将SYMPLEX应用于mRNA加帽酶基因的挖掘，获得的新加帽酶活性显著优于商业化酶。

💡 钱珑表示，研究团队正在利用该大模型进行更多可用于合成生物学的关键酶元件挖掘，并将该平台拓展至合成通路设计等领域。

快科技4月13日消息，北京大学定量生物学中心钱珑团队研发、构建了全球首个针对功能基因挖掘任务的大语言模型SYMPLEX。

该模型能够自动高效地从海量生物文献中发现具有目标功能的关键基因，并进行精准筛选和功能验证，为后续的蛋白质功能设计、生物制剂开发以及生物制造的应用提供科学依据。

团队与中科院深圳先进技术研究院娄春波研究员合作，将SYMPLEX应用于mRNA加帽酶基因的挖掘，获得的新加帽酶活性显著优于mRNA疫苗生产中采用的商业化酶，展示了大语言模型赋能生物制造的巨大潜力。

“本项研究开创了功能基因挖掘的新范式，为mRNA疫苗规模化生产提供了关键酶资源库。”钱珑表示，研究团队正在利用这一大模型进行更多可用于合成生物学的关键酶元件挖掘，并将该平台拓展至合成通路设计等领域，有望推动生物制造进入“人工智能驱动的科学研究”的新阶段。