电子科技大学生命学院生物信息学团队在Genome Biology发表研究成果
文章导读
想知道如何像破解基因密码一样精准预测生命蓝图？电子科技大学生命学院团队在顶级期刊《Genome Biology》发表的研究给出了突破性答案。他们开发的iPro-MP模型，首次将大语言模型技术运用于原核生物启动子识别，成功实现对23种微生物基因调控元件的高精度预测。这项技术不仅解决了传统实验方法成本高、耗时长的问题，更在古菌和细菌的启动子位点展现出惊人的识别准确率。想要了解这项将改变基因工程和合成生物学游戏规则的技术？完整论文已开放获取，带您直击生物信息学最前沿突破。
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近日，生命科学与技术学院生物信息学研究团队在生物学领域顶级期刊Genome Biology（中科院一区Top）发表了题为“iPro-MP: a BERT-based model for the prediction of multiple prokaryotic promoters”的研究成果。生命学院2021级博士研究生苏伟为第一作者，林昊教授、吕昊副教授为共同通讯作者。该研究受到国家自然科学基金和中国博士后科学基金等项目的支持。电子科技大学为第一署名单位。
启动子（promoter）是决定转录起始的关键顺式调控元件，通常位于转录起始位点（TSS）上游，可通过特定的保守基序（如-10区）招募并定位RNA聚合酶及相关因子，从而影响基因表达的时空与强度。对启动子的准确识别不仅是解析原核转录调控网络的前提，也是构建设计可编程表达系统与改造代谢通路的基础。实验手段（如dRNA-seq、Cappable-seq、5’RACE）可提供高分辨率标注，但成本高、流程繁琐、在非模式生物上难以规模化；同时，新测序基因组数量快速增长，迫切需要借助计算方法进行高通量、低成本、跨物种的一致性判定，以支撑功能注释、调控网络重建与下游合成设计。
鉴于此，该研究基于大语言模型对23种原核生物启动子实现了高精度预测。通过五折交叉验证与独立测试，结果表明iPro-MP具有良好的稳健性与泛化能力；同时模型在−10/−35（细菌）与近−26 位点（古菌）呈现清晰的注意力聚焦，具备一定可解释性与计算效率，为解析原核生物基因表达调控机制提供了高精度、可扩展的计算工具，可用于非模式生物启动子识别、跨物种比较分析与合成生物学元件挖掘，并为后续的启动子设计与功能预测奠定方法学基础。
林昊，生命学院教授、博导，长期从事生物医学信息学领域的研究。以通讯作者在iMeta、npj Digital Medicine、Advanced Science等高水平期刊上发表论文。连续多年入选“爱思唯尔中国高被引学者”和斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家榜单”，曾入选“科睿唯安高被引科学家”。获华夏医学科技奖二等奖。
吕昊，生命学院副教授。持续研究复杂疾病多维表征问题，Google学术引用2,600余次，H-index为29。先后主持国家自然科学基金青年基金项目（C类）等项目。担任国际期刊iMeta、Methods、IJMS、BMC Bioinformatics青年编委/特刊主编。担任中国计算机学会生物信息学专委会委员、中国计算机学会生物信息学”BIO-3NEW”青年学者执委会委员、中国生物信息学会表观遗传信息学专委会委员、四川省生物信息学学会青年委员会委员。
苏伟，生命学院2021级博士研究生。研究方向为人工智能驱动的基因组学分析。近年来以第一作者发表SCI论文5篇，包括Genome Biology、Journal of Molecular Biology，International Journal of Biological Macromolecules等。
论文链接：
https://doi.org/10.1186/s13059-025-03819-9
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