研究团队提出同工型感知多模态框架IsoAlign
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2026年11月3日，相关研究在arXiv发布，提出了一种名为IsoAlign的多模态框架。该框架基于联合嵌入预测架构（JEPA），旨在通过同工型感知的DNA-蛋白质对齐来改进基因组基础模型（GFM）的预训练。IsoAlign主要包含两个组件：一是用于对比对齐预测蛋白质表征的DP-JEPA，二是通过掩码蛋白质预测建模同一基因不同同工型关系的IM-JEPA。实验结果显示，该方法在致病性预测、适应度、基因表达和TF结合等多个下游任务中显著提升了表征性能。
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- arXiv 机器学习IsoAlign：基于联合嵌入预测架构的同工型感知 DNA-蛋白质对齐
IsoAlign 提出了一种通过同工型感知 DNA-蛋白质对齐改进基因组基础模型（GFM）预训练的多模态框架。该框架基于联合嵌入预测架构（JEPA），包含用于对比对齐预测蛋白质表征的 DP-JEPA，以及通过掩码蛋白质预测建模同一基因不同同工型关系的 IM-JEPA。实验表明，该方法在致病性预测、适应度、基因表达和 TF 结合等下游任务中显著提升了表征性能。
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