論文の概要: Large Language Models in Bioinformatics: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04490v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 14:38:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:58:54.649086
• Title: Large Language Models in Bioinformatics: A Survey
• Title（参考訳）: バイオインフォマティクスにおける大規模言語モデル
• Authors: Zhenyu Wang, Zikang Wang, Jiyue Jiang, Pengan Chen, Xiangyu Shi, Yu Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は生物情報学に革命をもたらし、DNA、RNA、タンパク質、単細胞データの高度な解析を可能にしている。 この調査は、ゲノム配列モデリング、RNA構造予測、タンパク質機能推論、単細胞転写学など、最近の進歩の体系的なレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.722344139230827
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are revolutionizing bioinformatics, enabling advanced analysis of DNA, RNA, proteins, and single-cell data. This survey provides a systematic review of recent advancements, focusing on genomic sequence modeling, RNA structure prediction, protein function inference, and single-cell transcriptomics. Meanwhile, we also discuss several key challenges, including data scarcity, computational complexity, and cross-omics integration, and explore future directions such as multimodal learning, hybrid AI models, and clinical applications. By offering a comprehensive perspective, this paper underscores the transformative potential of LLMs in driving innovations in bioinformatics and precision medicine.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は生物情報学に革命をもたらし、DNA、RNA、タンパク質、単細胞データの高度な解析を可能にしている。 この調査は、ゲノム配列モデリング、RNA構造予測、タンパク質機能推論、単細胞転写学など、最近の進歩の体系的なレビューを提供する。 また、データの不足、計算複雑性、クロスオミクスの統合など、いくつかの重要な課題についても論じ、マルチモーダル学習、ハイブリッドAIモデル、臨床応用など、今後の方向性を探る。 本稿では, バイオインフォマティクスと精密医療の革新を推し進める上で, LLMの変革の可能性について述べる。

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