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（图文|辛西 编辑|信息 审核|章文）11月17日下午，北京理工大学刘滨教授在一综B316作题为“基于自然语言处理的生物序列分析方法”的学术报告，吸引了家庭教师av 众多师生参加。

报告中，刘滨教授首先指出，生物序列与自然语言在演化机制、统计特征、语义表达等方面存在显著相似性，因此近年来NLP技术在蛋白质结构预测等生命科学任务中取得突破。然而，NLP直接用于生物序列分析仍面临三大挑战：序列表示困难，生物分子特征复杂；语义检测难，序列相似度低且同源性噪声高；语用分析难，功能与疾病关联机制高度隐含。

为解决这些问题，刘滨教授团队研发了“贝格（BIG）”生物序列分析系统，实现从序列语法表示、语义检测到语用理解的完整分析流程。

在序列表示方面，系统采用统一的生物序列语言模型，将蛋白质与核酸序列纳入统一表征，并结合进化信息建模“词”表示。蛋白质模型实现了序列–结构–功能的整合，核酸模型则通过基因嵌入与语义相似度分析，在百万级特征中实现高效表达和降维。

在语义检测方面，刘滨教授团队提出基于语义空间的同源性分析方法，通过潜在语义分析（LSA）与PageRank算法进行全局推断，使远同源噪声降低约67%，在SCOPe数据集上ROC50超过95%。同时，引入谱系相似性进一步提升序列检索性能，相比PSI-BLAST方法ROC提高约35%。

在语用分析方面，刘滨教授团队构建动态语境网络，将序列特征与生物功能、疾病关联整合分析。结合多标签模体卷积神经网络，功能预测性能较RNApred提升约34%。依托该框架，团队成功识别出1000余条与肝癌相关的非编码RNA，并通过实验验证其功能，为疾病机制研究提供了新证据。

报告结束，参会师生围绕共同关心的问题与刘滨教授展开了讨论。