生命科学研究的核心是探索基因密码背后的普遍规律和调控机制，全面解析基因调控机制将极大促进人类对自身和生命本质的理解，同时为科学家们模拟或控制生物性状、破解各种

 

生命科学研究的核心是探索基因密码背后的普遍规律和调控机制，全面解析基因调控机制将极大促进人类对自身和生命本质的理解，同时为科学家们模拟或控制生物性状、破解各种重大疾病的诊疗提供基础然而，哺乳动物个体包含数万亿到数十万亿个细胞，每个细胞的命运和功能又因其独特的时空背景而千差万别，因此解析基因调控机制，需要综合分析不同细胞状态下海量精准的实验结果。

传统常规的研究方式，不仅数据通量低，而且集中在少数特定的生物模型上，显然难以完成这样过于浩大而复杂的工作现在有了新的选择，在人工智能时代就让 AI 基础大模型帮你完成复杂科研的探索近日，由中国科学院多学科交叉研究团队组成的“指南针联盟”（。

Xcompass Consortium）在人工智能赋能生命科学研究方面取得了重要突破，成功构建了世界首个跨物种生命基础大模型 —— GeneCompass，支持细胞状态变化预测及多种生命过程的精准分析

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.09.25.559244v1同时，该团队还发布了一个基于迁移学习的基因调控网络生成模型 ——CellPolaris

，该模型能够准确识别细胞命运转换核心因子，并具有转录因子扰动模拟能力。该两项研究均已于近期上线bioRxiv。

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.09.26.559542v1GeneCompass：首个跨物种生命基础大模型GeneCompass集成了人和小鼠超过

1.26 亿个单细胞的转录组数据、融合了包括启动子序列和基因共表达关系等四种先验知识，最终用高达 1.3 亿的基础模型参数量，实现了对基因表达调控规律的全景式学习理解。

利用GeneCompass，你可以轻松实现细胞类型注释、定量基因扰动预测、药物敏感性分析和基因调控网络推理等功能，帮你摆脱冗杂、难以梳理的科研信息，直达科研问题的可能核心强大的功能归功于GeneCompass。

的几大亮点1跨物种超海量数据+双重编码思路，层层加码团队发现，对大规模跨物种数据所获得的预训练模型对于单物种的子任务符合尺度定律（scaling law）：也就是说较大规模的多物种预训练数据，量较单一物种数据量产生更优异的预训练表征，并进一步提高下游任务的性能。

这一发现显示了，物种间存在保守的基因调控规律，并且这些规律能够被预训练模型学习理解因此，为实现提升模型性能，跨物种超海量数据成为先决条件

增加跨物种数据规模可提升模型性能目前世界范围内，在单一物种上已获得的单细胞转录组数据规模仅为千万级别，而指南针联盟团队则收集了更加海量的不同物种的单细胞转录组开源数据，经过筛选、清洗、均一化等预处理流程，建立了目前已知最大规模、包含小鼠和人类的超过

1.26 亿细胞的高质量训练数据集 scCompass-126M这些数据经过基于 Transformer 自注意力机制的深度学习架构的运算，捕获不同基因之间，在不同细胞背景下的长程动态关联关系，模型参数规模达 。

1.3 亿之外，为实现针对生命过程的高分辨率刻画，GeneCompass 首次将基因编号和表达量进行双重编码，从而能够有效、灵敏地提取基因之间的关联关系这使 GeneCompass 对各种特定条件，如细胞类型和扰动状态的基因-基因相互作用提供更加精准分析。

2四种生物学先验知识嵌入预训练，有效提升模型性能码基因调控机制有多种形式，越多先验知识的嵌入越有利于提升模型的性能，GeneCompass 基于四种常见且强参考价值的生物学先验知识 —— 启动子序列、已知基因调控网络、基因家族信息和基因共表达关系，有效整合后又加入人类注释信息编码后，大大提高了对生物数据间复杂特征关联关系的理解。

GeneCompass融入四种生物学先验知识因此，通过 GeneCompass 可以实现生物学研究效率和精准性的有效提升，为无法突破的复杂生命科学难题带来新的切入点CellPolaris：利用迁移学习解码基因调控网络，预测细胞命运变化。

“指南针联盟”团队还开发了一套基于泛化迁移学习的基因调控网络构建 AI 模型，称为 CellPolaris模型首先整理了数百套匹配细胞场景下的转录组及染色质可及性数据，以此构建高质量的基因调控网络，随后通过泛化迁移学习模型，仅使用转录组数据生成更多细胞场景下的基因调控网络。

进而，利用生成的高可信度基因调控网络，开发了 CellPolaris利用 CellPolaris ，你可以有效识别细胞命运转换核心因子，还能轻松实现转录因子扰动的模拟，在解析基因调控机制以及探索致病基因方面能够做到事半功倍。

模拟胎盘发育过程中转录因子敲除对细胞命运的影响CellPolaris 模型产生的基因调控网络，提供了丰富的分子相互作用信息这些信息还可以作为深度学习大模型的先验知识，比如用来完善和优化 GeneCompass。

功能上述两项研究均由“指南针联盟”团队完成，“指南针联盟”团队目前主要由北京干细胞与再生医学研究院/中国科学院动物研究所李鑫团队，联合计算机网络信息中心，自动化研究所，计算技术研究所，数学与系统科学研究院等组成，联盟的目标是建立数智驱动的生命科学研究新范式，解析生命的本质规律。

RECRUITMENT招聘通知 中国科学院动物研究所/北京干细胞与再生医学研究院干细胞微环境与细胞命运决定研究组，公开招聘博士后2-3名，助理研究员1名       实验室将为申请人提供浓厚的学术氛围、专注的科研环境和良好的合作平台，并有机会参与国内外著名实验室的合作项目，拓展学术视野，在学术界及工业界筑造良好的职业前景基础。

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（1）在国内外知名高校或研究院所博士毕业，获得生物信息学、人工智能或其它相关专业的博士学位；（2）有下列经验中一项或多项的优先考虑：从事过大数据组学的人工智能算法研发，有大规模数据的处理算法设计经验；熟悉多种生物学实验，如单细胞组学，纳米孔测序，CRISPR screening；开发过新组学技术；

（3）在国际顶尖期刊上发表过重要论文；具有独立开展课题研究的能力和良好的英文阅读写作及口语交流能力；具备良好的团队合作精神，责任心强；- 联系方式 -有意者请将相关材料以附件形式发送到E-mail：xinli@ioz.ac.cn

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