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2025 年 4 月 9 日，北京大学定量生物学中心钱珑团队与中国科学院深圳先进技术研究院娄春波团队合作在国际学术期刊《科学・进展》上发表研究论文，报道了全球首个面向合成生物学元件挖掘与生物制造应用的大语言模型 ——“SYMPLEX”。以下是对该模型的具体介绍：

技术原理：SYMPLEX 模型通过融合领域大语言模型训练、合成生物专家知识对齐和大规模生物信息分析，实现了从海量文献中自动化挖掘功能基因元件，并精准评估其工程化应用潜力。研究团队创造性地将大型语言模型与结构化生物知识库深度融合，开发出 SYMPLEX 智能基因挖掘平台。该平台通过自动化阅读与理解千万级体量的生物学文献，在基因、功能和知识水平上对文献内容进行提取分析，并与专家数据库进行概念对齐、交互和统计模式生成，从而产生高质量候选基因集合。

功能优势：SYMPLEX 是强大的功能基因搜索引擎，不仅有效规避了大语言模型幻觉，还能自动生成基因功能相关的细粒度知识树，引导科学家探索广泛的生物机制和分子过程。对比结果表明，SYMPLEX 大模型在挖掘基因的深度、数量和多样性上均显著优于传统生物信息学方法，其挖掘的基因多样性也超越了现有蛋白质功能预测模型的边界。

实际应用：研究团队将 SYMPLEX 应用于 mRNA 疫苗生物制造关键酶 —— 加帽酶的挖掘，成功获得多种高性能新型加帽酶。第三方公司实验验证显示，这些酶在催化效率上超越国际头部企业 New England Biolabs（NEB）商业化加帽酶 2 倍以上，显著提升了 mRNA 疫苗生产率和成本效益，为 mRNA 疫苗规模化生产提供了关键酶资源库。

平台服务：目前，SYMPLEX 在线交互式平台已上线供研究人员免费使用。平台采用模块化设计，提供三个核心功能，包括支持高通量的文献智能检索分析与可视化交互的文献智能提取引擎 PubEngine、实现从分子机制到生物过程的细粒度自动化基因与功能提取的基因功能标注系统 GeneTagger，以及实现与专家知识库的概念对齐与标准化，支持知识树构建和功能模式识别的标准化知识中枢 GeneNorm。