Evo2：支持基因组建模与设计的开源生物AI工具

综合介绍

Arc Institute Evo 2 是一个专注于基因组建模与设计的开源项目，由位于美国加州帕洛阿尔托的非营利研究机构 Arc Institute 开发，并与 NVIDIA 等合作伙伴协作推出。该项目通过前沿深度学习技术，构建了能够处理 DNA、RNA 和蛋白质的生物基础模型，适用于生命科学领域的预测与生成任务。Evo 2 在超过 9 万亿核苷酸的多样化基因组数据上训练，拥有高达 400 亿参数，支持长达 100 万碱基的上下文长度。其代码、训练数据和模型权重完全开源，托管于 GitHub，旨在加速生物工程与医学研究的发展。无论是研究人员还是开发者，都可以通过该工具探索基因组的奥秘，设计新的生物序列。

功能列表

• 支持跨生命领域的基因组建模：能够在细菌、古菌和真核生物的基因组上进行预测与设计。
• 长序列处理能力：处理高达 100 万碱基的 DNA 序列，适用于超长上下文的分析任务。
• DNA 生成与优化：根据输入的序列或物种提示，生成新的 DNA 序列，并提供编码区标注。
• 零样本变体效应预测：无需额外训练即可预测基因变体的生物学影响，例如 BRCA1 变体的效应分析。
• 开源数据集与模型：提供预训练模型和 OpenGenome2 数据集，支持二次开发与研究。
• 多GPU并行计算支持：通过 Vortex 框架自动分配多块 GPU 资源，提升大规模计算效率。
• 与 NVIDIA BioNeMo 集成：无缝接入 NVIDIA 的生物计算平台，扩展应用场景。
• 可视化与解释工具：结合 Goodfire 的解释性可视化器，揭示模型识别的生物特征和模式。

使用帮助

安装流程

要在本地使用 Evo 2，需要一定的计算资源和环境配置。以下是详细的安装步骤：

1. 环境准备

• 操作系统：推荐使用 Linux（如 Ubuntu）或 macOS，Windows 用户需安装 WSL2。
• 硬件要求：至少 1 块 NVIDIA GPU（建议多块 GPU 以支持 40B 模型），显存最低 16GB（如 A100 或 RTX 3090）。
• 软件依赖：确保安装 Git、Python 3.8+、PyTorch（支持 CUDA）和 pip。

2. 克隆代码仓库

打开终端，运行以下命令获取 Evo 2 源码：

git clone --recurse-submodules git@github.com:ArcInstitute/evo2.git  
cd evo2

注意：--recurse-submodules 确保所有子模块也被下载。

3. 安装依赖

在项目根目录下运行：

pip install .

如果遇到问题，可尝试从 Vortex 安装（具体见 GitHub README）。安装完成后，运行测试验证：

python -m evo2.test

若输出无报错，说明安装成功。

4. 下载预训练模型

Evo 2 提供多种模型版本（如 1B、7B、40B 参数），可从 Hugging Face 或 GitHub Releases 下载。例如：

wget https://huggingface.co/arcinstitute/evo2_7b/resolve/main/evo2_7b_base.pt

将模型文件放入本地目录，供后续加载使用。

如何使用

安装完成后，Evo 2 的核心功能可通过 Python 脚本调用。以下是主要功能的详细操作流程：

功能 1：生成 DNA 序列

Evo 2 可以根据输入的 DNA 片段生成延续序列。操作步骤如下：

1. 加载模型：

   from evo2 import Evo2  
   model = Evo2('evo2_7b')  # 使用 7B 参数模型
   

2. 输入提示并生成：

   prompt = ["ACGT"]  # 输入初始 DNA 序列  
   output = model.generate(prompt_seqs=prompt, n_tokens=400, temperature=1.0, top_k=4)  
   print(output.sequences[0])  # 输出生成的 400 个核苷酸序列
   

3. 结果解释：生成的序列可用于下游生物学分析，temperature 参数控制随机性，top_k 限制采样范围。

功能 2：零样本变体效应预测

以 BRCA1 基因为例，预测变体的生物学影响：

1. 准备数据：将参考序列和变体序列存入列表。
2. 运行预测：

   ref_seqs = ["ATCG..."]  # 参考序列  
   var_seqs = ["ATGG..."]  # 变体序列  
   ref_scores = model.score_sequences(ref_seqs)  
   var_scores = model.score_sequences(var_seqs)  
   print(f"Reference likelihood: {ref_scores}, Variant likelihood: {var_scores}")
   

3. 分析结果：比较得分差异，评估变体对功能的潜在影响。

功能 3：长序列处理

对于超长序列，Evo 2 支持分块加载和计算：

1. 加载大模型：

   model = Evo2('evo2_40b')  # 需要多 GPU 支持
   

2. 处理长序列：

   long_seq = "ATCG..." * 100000  # 模拟 100 万碱基序列  
   output = model.generate([long_seq], n_tokens=1000)  
   print(output.sequences[0])
   

3. 注意事项：目前长序列前向传播可能较慢，建议优化硬件配置或使用教师提示法（teacher prompting）。

功能 4：数据集与二次开发

• 获取数据集：从 Hugging Face 下载 OpenGenome2 数据集（FASTA 或 JSONL 格式）。
• 自定义训练：基于 Savanna 框架修改模型架构或微调参数，适用于特定研究需求。

操作技巧与注意事项

• 多 GPU 配置：若使用 40B 模型，需确保 Vortex 正确识别多块 GPU，可通过 nvidia-smi 检查资源分配。
• 性能优化：长序列处理时，可降低 temperature 值以减少计算负担。
• 社区支持：遇到问题可前往 GitHub Issues 板块提问，Arc Institute 团队和社区会提供帮助。

通过以上步骤，用户即可快速上手 Evo 2，无论是生成 DNA 序列还是进行基因变体分析，都能高效完成任务。