ただし、言語モデルを使用して、ゲノムに関連するテキストベースの情報を処理および分析できます。たとえば、それらは次のように慣れます。
1。遺伝学とゲノミクスに関連する大量の科学文献をプロセスと要約します。
2。ゲノムシーケンスの結果または研究結果のテキスト概要を生成します。
3。ゲノムに関連する文献レビュー、データ分析、科学的執筆などのタスクを支援します。
言語モデルがゲノミクスに適用されている特定のユースケースは次のとおりです。
1. mRNAの解読によるワクチン設計の作成：研究者は言語モデルを使用してメッセンジャーRNA（mRNA）配列を分析し、ワクチンの有効性に関連するパターンを特定しました。このアプローチは、免疫応答を予測することにより、より効果的でターゲットを絞ったワクチンを設計するのに役立ちます。
2。遺伝的変異の分析：言語モデルは、疾患に関連する遺伝的変異を分類および解釈するために使用されています。遺伝情報の大規模なデータセットを処理することにより、言語モデルは、疾患の遺伝的基盤を理解するのに役立つパターンと関係を特定できます。
3。タンパク質構造予測：言語モデルは、アミノ酸配列に基づいてタンパク質の構造と機能を予測するために利用されています。これは、研究者が疾患のメカニズムを理解し、新薬を開発するのに役立ちます。
言語モデルはゲノミクスや関連分野の有用なツールになる可能性がありますが、専門のバイオインフォマティクスツールや科学的専門知識の代替品ではないことに注意することが重要です。それらは特定のタスクを促進することができますが、適切なドメインの知識と科学的方法論と組み合わせて使用する必要があります。
