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USM-AA对齐感知基因组基础模型预印本发布
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AI 综述
2026年10月12日，研究人员在bioRxiv发布预印本，提出比对感知基因组基础模型USM-AA。该模型通过非连续位置编码、Alignment-Aware Rotary Position Embedding及编码染色体、链和CIGAR信息的比对嵌入模块引入参考基因组坐标，并采用反向互补掩码学习策略提升长程序列建模能力。模型在跨物种进化和人类群体变异的比对感知基因组序列上预训练，在多项下游任务中持续优于现有模型。目前该工作处于预印本阶段，尚未见同行评议或正式发表信息。
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最新进展10月12日 08:00
USM-AA预印本发布，在多项下游任务中优于现有模型。报道时间线
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10月12日
- bioRxiv 预印本USM-AA：引入参考基因组坐标的比对感知基因组基础模型
研究人员提出比对感知基因组基础模型USM-AA，通过非连续位置编码、Alignment-Aware Rotary Position Embedding及编码染色体、链和CIGAR信息的比对嵌入模块引入参考基因组坐标，并采用反向互补掩码学习策略提升长程序列建模能力。该模型在跨物种进化和人类群体变异的比对感知基因组序列上预训练，在多项下游任务中持续优于现有模型。
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